这样对比可以对index_select有一个更深入的了解 torch.gather 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,...
我们首先从一个2D示例开始,并将选择结果可视化,然后延申到3D和更复杂场景。最后以表格的形式总结了这些函数及其区别。 torch.index_select 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...
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...
在某些情况下,我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择,所以在这篇文章中,我们将介绍这类任务的三种最常见的方法:torch.index_select, torch.gather and torch.take 我们首先从一个2D示例开始,并将选择结果可视化,然后延申到3D和更复杂场景。最后以表格的形式总结了这些函数及其区别。 torch.index_select torch.index...
index(LongTensor) - 包含索引号的 1D 张量; out(Tensor, optional) - 指定输出的张量。比如执行 torch.zeros(2, 2, out = tensor_a),相当于执行 tensor_a = torch.zeros(2, 2); 接下来使用 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数分别对 1D 张量、2D 张量和 3D 张量进行索引。
index(LongTensor) - 包含索引号的 1D 张量; out(Tensor, optional) - 指定输出的张量。比如执行 torch.zeros([2, 2], out = tensor_a),相当于执行 tensor_a =torch.zeros([2, 2]); 接下来使用 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数分别对 1D 张量、2D 张量和 3D 张量进行索引。
1.pytorch中的索引 index_select(x, dim, indices) dim代表维度,indices是筛选的索引序号,一般indices传入的是torch.LongTensor([1,2])这种类型。见pytorch的切片 2..data是从Variable获取底层Tensor的主要方式。 3.优化器Optimizer都实现了step()方法来对所有的参数进行更新。
#3、index_select(dim,index)在指定维度上选择行或列 ,index是tensor类型参数 c = torch.Tensor(2,2,2) c.index_select(1,torch.tensor(0)) #4、nonzero() 获取非零元素的下标 c_1.nonzero() #5、masked_select(mask) 获取满足条件的所有值 ...
out=torch.masked_select(a,mask)print(out) torch.take(input, indices) importtorch a= torch.linspace(1, 16, 16).view(4, 4) b= torch.take(a,index=torch.tensor([0,15,13,10]))print(b) torch.nonzero(input, out=None) importtorch ...
()) # type为ByteTensor # 得到的b_seleted是一个向量,和b的维度没有关系 b_seleted = torch.masked_select(b, mask) print(b_seleted.size()) # 输出torch.Size(7),根据b中数据大于0.5的元素个数 # 对flatten以后的数据按index取值(不常用) token = torch.take(b, torch.tensor([2, 6, 13, ...