>>>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)tensor([[0,1]])>>>print(d1.size())torch.Size([1,2])>>># 使用PyTorch中的高级索引>>>d2=d[[0]]>>>...
它允许你根据指定的索引从输入张量中取出对应位置的元素,并组成一个新的张量。它的行为类似于index_select,但是现在所需维度中的元素选择依赖于其他维度——也就是说对于每个批次索引,对于每个特征,我们可以从“元素”维度中选择不同的元素——我们将从一个张量作为另一个张量的索引。 代码语言:javascript 复制 num_...
torch.take是 PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。它类似于torch.index_select和torch.gather,但是更简单,只需要一个索引张量即可。它本质上是将输入张量视为扁平的,然后从这个列表中选择元素。例如:当对形状为[4,5]的输入张量应用take,并选择指标6和19时,我们将获得扁平张量的第6和第19个元素—...
它的行为类似于index_select,但是现在所需维度中的元素选择依赖于其他维度——也就是说对于每个批次索引,对于每个特征,我们可以从“元素”维度中选择不同的元素——我们将从一个张量作为另一个张量的索引。 num_picks=2values= torch.rand((len_dim_0, len_dim_1))indices= torch.randint(0, len_dim_1, si...
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]]; ...
>>> torch.index_select(x,1, indices) tensor([[0.1427,-0.5414], [-0.4664,-0.1228], [-1.1734,0.7230]]) 从这个官方示例可以看出,torch.index是针对某一个维度进行选择的。在示例代码中选择了dim=0(行)。然后使用一个可变长度的indices,选取indices对应的行数。
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...
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,...
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。 in...
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...