1. index_select 选择函数 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数返回的是沿着输入张量的指定维度的指定索引号进行索引的张量子集,其中输入张量、指定维度和指定索引号就是 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数的三个关键参数,函数参数有: in
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...
torch.gather 是 PyTorch 中用于按照指定索引从输入张量中收集值的函数。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...
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....
index_select anchor_w = self.FloatTensor(self.scaled_anchors).index_select(1, self.LongTensor([0])) 参数说明:index_select(x, 1, indices) 1代表维度1,即列,indices是筛选的索引序号。 例子: import torch x = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3,4) ...
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
分别从0、1、2三个维度来使用index_select()函数,并输出结果和形状,维度大于2就会报错因为input最大只有三个维度 输出: tensor([[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]], [[9., 8., 7.], [6., 5., 4.]]]) torch.Size([2, 2, 3]) ...
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...
torch.index_select():按指定维度和索引选择数据。 torch.masked_select():根据布尔掩码选择元素。 torch.add(),torch.mul(),torch.div():张量的加、乘、除运算。 torch.matmul():张量的矩阵乘法。 8.模型分析和调试 torch.autograd.gradcheck():用于检查梯度...
Pytorch中index_select（）函数的实现理解 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...