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 和 3 的张量子集:torch.index_select(a, dim = 0, index = torch.tensor([2, 3]))a[[2, 3]]; 获取2D 张量 b 的第 2 个...
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.tensor([0, 2]))) c = torch.index_select(a, 1, torch.tensor([1, 3])) print(c) 先定义了一个tensor,这里用到了linspac...
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,后来查了一下资料,算是明白了一点。 a = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3, 4)print(a) b = torch.index_select(a, 0, torch.tensor([0,...
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,后来查了一下资料,算是明白了一点。 a = torch.linspace(1, 12,...
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...
importtorcha=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_select(a,0,torch.tensor([0,2]))print(b)#tensor([[ 1., 2., 3., 4.],# [ 9., 10., 11., 12.]])...
torch.index_select(input, dim, index, *, out=None) → Tensor 作用是: Returns a new tensor which indexes the input tensor along dimension dim using the entries in index which is a LongTensor. 返回按照相应维度的给定index的选取的元素,index必须是longtensor。
双等号(==) 符号检查松散相等，而三等号(===) 符号检查严格相等。不同之处在于 (==) 松散相等将...
在 PyTorch DataParallel 训练过程中，其会在多个GPU之上复制模型副本，然后才开始训练。笔者在分析过程中，发现如果不把一些GPU相关基础知识整理出来，很难理解DataParallel的这个复制模型的过程，遂有此文。正
主要介绍了Pytorch中index_select() 函数的实现理解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 (0)踩踩(0) 所需:1积分 SFS-TOOL 2024-10-17 13:16:09 积分:1 SFS-LWC-Components ...