>>>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.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,对于每个特征,我们可以从“元素”维度中选择不同...
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—...
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。
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。
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。
这个error还会告诉你具体的那个不确定性算法是什么,通常根据该error信息去官方文档中进行查阅就可以发现有问题的函数,例如抛出了index_add_cuda_这个error一般就是由于使用了torch.index_select()所导致的。 ps1:其实在排查的一开始我就在代码里加了torch.use_deterministic_algorithms(True),但当时不知道该代码的具体作...
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
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...