代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> import torch >>> index1 = torch.tensor([1, 2]) >>> print(index.type()) torch.LongTensor >>> index2 = torch.tensor([1., 2.]) >>> print(index2.type()) torch.FloatTensor >>> index3 = torch.tensor([[1, 2]]) >>> # ...
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 第三个参数index是你要索引的序列,它是一个tensor对象 下面简单的看几个案例 首先简单的创建一个矩阵 x = torch.rand(5,4) print(x) tensor([[0.6198, 0.4874, ...
针对你遇到的 TypeError: index_select() received an invalid combination of arguments 错误,这里有一些分析和解决步骤: 确认index_select()函数的用法: index_select() 是PyTorch 中的一个函数,用于根据给定的索引选择张量中的元素。其基本用法如下: python torch.index_select(input, dim, index) input 是输入...
environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True 还有少数情况是由于函数接口的算法没有确定性的实现导致的,这类问题往往是隐式的,很难发现。 正如本人的代码...
pytorch中index_select()的⽤法 index_select(input, dim, index)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 第三个参数index是你要...
书中(pytorch入门实战)讲:index_select(input, dim, index),指定维度dim上选取,未有示例。 查到相关资料后, import torch as t # 导入torch模块 c = t.randn(3, 6) # 定义tensor print(c) b = t.index_select(c, 0, t.tensor([0, 2])) ...
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 二维张量举例: 三维张量举例: 另一种使用方式: torch.select_index(tensor, dim, index)...
Master Python while learning data structures, algorithms, and more! Includes 6 Courses With Professional Certification Beginner Friendly75 hours Free course Intro to PyTorch and Neural NetworksLearn how to use PyTorch to build, train, and test artificial neural networks in this course. Intermediate3 ...
下面是一个示例代码及其输出文章目录 1. tensor 张量 2. 运算 3. 切片、形状size()、改变形状view(...
首发于Python学习 切换模式写文章 登录/注册 pytorch中index_select()的用法 小松鼠 佛系,善良,智慧 import torch a = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3, 4) print(a) #tensor([[ 1., 2., 3., 4.], # [ 5., 6., 7., 8.], # [ 9., 10., 11., 12.]]) b = torch.index...