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...
index的shape本来是(2,2), 里面的每个value被expand成了一个(3,4)的tensor, 故最后结果为shape为(2,2,3,4)的tensor. 2.index_select和gather pytorch说明:index_select;gather index_select(input, dim, index) Returns a new tensor which indexes theinputtensor along dimensiondimusing the entries ininde...
从实验中可以看出,原始张量为从[0,9)中随机选取数值构建的3×3方阵(矩阵或二维数组),指定dim=0即意味着从“行向量”角度索引,基于索引张量Tensor(0,2)可以确定索引第0行和第2行输出返回。 需要注意的是,这里的索引张量必须是torch.long类型,不能是float。 # 采用torch.index_select()索引张量中数据flag=True...
下面是一个示例代码及其输出文章目录 1. tensor 张量 2. 运算 3. 切片、形状size()、改变形状view(...
index_select函数可以根据给定的索引列表从 tensor 中选择特定的元素。它接受一个 tensor 和一个索引列表作为输入,并返回一个新的 tensor。 AI检测代码解析 importtorch tensor=torch.tensor([1,2,3,4,5])indices=[0,2,4]# 要选择的元素的索引列表selected_tensor=torch.index_select(tensor,0,torch.tensor(in...
分别从0、1、2三个维度来使用index_select()函数,并输出结果和形状,维度大于2就会报错因为input最大只有三个维度 输出: tensor([[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]], [[9., 8., 7.], [6., 5., 4.]]]) torch.Size([2, 2, 3]) ...
深度学习--PyTorch定义Tensor 一、创建Tensor 1.1未初始化的方法 这些方法只是开辟了空间,所附的初始值(非常大,非常小,0),后面还需要我们进行数据的存入。 torch.empty():返回一个没有初始化的Tensor,默认是FloatTensor类型。 #torch.empty(d1,d2,d3)函数输入的是shape ...
index_select() 沿着某tensor的一个轴dim筛选若干个坐标 >>> x = torch.randn(3, 4)#目标矩阵>>>x tensor([[0.1427, 0.0231, -0.5414, -1.0009], [-0.4664, 0.2647, -0.1228, -1.1068], [-1.1734, -0.6571, 0.7230, -0.6004]])>>> indices = torch.tensor([0, 2])#在轴上筛选坐标>>> torch...
(3)zeros(*sizes) 构造一个全为0的Tensor (4)eye(*sizes),构造一个对角线为1,其他位置为0的tensor (5)arange(s,e,step) 从s到e,步长为step,返回一个一维张量 (6)linspace(s,e,steps) 从s到e,均匀分割成steps份,返回一维数组。 (7)rand/randn(*sizes) 均匀/标准分布 ...
index_select(input, dim, index)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 第三个参数index是你要索引的序列,它是⼀个tensor对象 ...