index_select(c, dim = 0, index = torch.tensor([0]))) tensor([[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]]) 「由于 index_select 函数只能针对输入张量的其中一个维度的一个或者多个索引号进行索引,因此可以通过 PyTorch 中的高级索引来实现。」 获取1D 张量 a 的第 1 个维度且索引号为 2 ...
input参数根据具体情况来写: 如果是torch.index_select那么就像下面的第三条语句,需要写上查找的对象x print(x.index_select(1,torch.tensor([1])))# 第 1 列print(x.index_select(1,torch.tensor(1)))# 第 1 列print(torch.index_select(x,1,torch.tensor([1])))# 第 1 列tensor([[0.4874],[0....
importtorch# 创建2D张量d=torch.arange(0,4).view([2,2])# 使用index_select函数索引d1=torch.index_select(d,dim=0,index=torch.tensor([0]))print(d1)print(d1.size())# 使用PyTorch中的高级索引d2=d[[0]]print(d2)print(d2.size())# 使用基本索引和切片索引d3=d[0]print(d3...
例子a = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3, 4) print(a) b = torch.index_select(a, 0, torch.tensor([0, 2])) print(b) print(a.index_select(0, torch.t
pytorch中index_select()的用法 index_select(input, dim, index) AI代码助手复制代码 功能:在指定的维度dim上选取数据,不如选取某些行,列 参数介绍 第一个参数input是要索引查找的对象 第二个参数dim是要查找的维度,因为通常情况下我们使用的都是二维张量,所以可以简单的记忆: 0代表行,1代表列 ...
Pytorch中index_select（）函数的实现理解 函数形式：index_select(dim,index )参数：dim：表⽰从第⼏维挑选数据，类型为int值；index：表⽰从第⼀个参数维度中的哪个位置挑选数据，类型为torch.Tensor类的实例；刚开始学习pytorch，遇到了index_select(),⼀开始不太明⽩⼏个参数的意思，后来查了⼀下...
pytorch index_select()函数 函数实现从当前张量中从某个维度选择一部分序号的张量 tensor.select_index(dim, index) 对于一个二维张量feature: 第一个参数 参数0表示按行索引,1表示按列进行索引 第二个参数 是一个整数类型的一维tensor,就是索引的序号
index_select()函数有两种用法。 第一种是将被切片的函数作为参数传入index_select()中 还有一种是调用张量内置的index_select()函数。index_select()函数的作用是针对张量input，在它的dim维度上切取index指定的范围切片。参数： input：被操作的张量 dim：维度 index：一维Tensor，表示索引...
PyTorch中的indexSelectLargeIndex函数解析 引言 PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架,它提供了丰富的功能和高效的计算能力。在PyTorch中,有一个名为indexSelectLargeIndex的函数,该函数在/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/Indexing.cu文件的第662行被调用。本文将对该函数进行解析,并提供相应的代码示例,以帮助读者更...
除了使用索引和切片来获取特定范围的 tensor 数据,PyTorch 还提供了其他方法来根据索引获取特定元素。 index_select 函数 index_select函数可以根据给定的索引列表从 tensor 中选择特定的元素。它接受一个 tensor 和一个索引列表作为输入,并返回一个新的 tensor。