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...
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 二维张量举例: 三维张量举例: 另一种使用方式: torch.select_index(tensor, dim, index...
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....
例子a = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3, 4) print(a) b = torch.index_select(a, 0, torch.tensor([0, 2])) print(b) print(a.index_select(0, torch.t
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。
pytorch中index_select()的用法 index_select(input, dim, index) AI代码助手复制代码 功能:在指定的维度dim上选取数据,不如选取某些行,列 参数介绍 第一个参数input是要索引查找的对象 第二个参数dim是要查找的维度,因为通常情况下我们使用的都是二维张量,所以可以简单的记忆: 0代表行,1代表列 ...
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(),⼀开始不太明⽩⼏个参数的意思，后来查了⼀下...
方法一：改变系统变量使得仅目标显卡可见：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #这里是要使用的GPU编号，正常...
通过特殊的索引来获取数据index_select，这个这样来理解，第一个参数表示a的第几维度，第二个参数表示获取该维度的哪部分。我们把16，3，28，28看作是16张大小为28的三通道图片，如果我们要想只获得第1张和第三章图片，我们可以这样操作a.index_select(0,torch.tensor([0,2]))第一个参数0表示操作数据a的第...
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,...