>>>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]]>>>...
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...
https://pytorch.org/docs/stable/index.html 深度学习里,很多时候我们只想取输出中的一部分值,此时便用上了Pytorch中的高级索引函数。我们见过最多的可能就是torch.gather这个函数了。这个随笔讲解一下Pytorch中的高级选择函数。 一、torch.index_select 1 2 3 4 5 6 7 torch.index_select(input, dim, index...
torch.gather是一个灵活且强大的函数,可以在许多情况下用于数据收集和操作,尤其在需要按照指定索引收集数据的情况下非常有用。 torch.take 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...
torch.index_select是 PyTorch 中用于按索引选择张量元素的函数。它的作用是从输入张量中按照给定的索引值,选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素,同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素,但在索引张量之后的目标维度中选择元素。
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
torch.index_select是 PyTorch 中用于按索引选择张量元素的函数。它的作用是从输入张量中按照给定的索引值,选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素,同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素,但在索引张量之后的目标维度中选择元素。
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...