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: input(Tensor) - 需要进行索引操作的输入张量...
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。 importtorch# 创建1D张量a=torch.arange(0,9)print(a)# 获取1D张量的第1个维度且索引号为2和3的张量子集print(torch.index_select(a,dim=0,index=torch.tensor([2,3])))# 创建2D张...
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...
6.2.6.1 index_select index_select:沿着张量的某个dim方向,按照index选取指定位置的张量元素**整体**:exclamation:,再拼接成一个张量。其中的index为一维张量; x = torch.randn(3, 4) x indices = torch.tensor([0, 2]) # 传入的 indices 表示在 dim 时 的索引位置 # indices 的维度是一维 # 为什么是...
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 ...
#在PyTorch 1.3之前,需要使用注释# Tensor[N, C, H, W]images = torch.randn(32, 3, 56, 56)images.sum(dim=1)images.select(dim=1, index=0) # PyTorch 1.3之后NCHW = [‘N’, ‘C’, ‘H’, ‘W’]images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names=NCHW)...
mesh_2d = init_device_mesh( "cuda", (2, 2), mesh_dim_names=("dp", "tp") ) mesh_2d.get_group() # This will throw a RuntimeError assert mesh_2d.get_all_groups()[0] == mesh_2d.get_group(0) assert mesh_2d.get_all_groups()[1] == mesh_2d.get_group(1) Pipelining Retire...
#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 ...
static std::unordered_map<std::type_index, THPObjectPtr> cpp_function_types 这个表里存放的都是和autograd相关的函数的映射关系,起什么作用呢?比如我在python中print一个Variable的grad_fn: >>> gemfield = torch.empty([2,2],requires_grad=True) ...