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: in
3) # 不初始化 print(x) tensor([[1.0010e-38, 4.2246e-39, 1.0286e-38],...
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...
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...
tensor=torch.tensor([1,2,3,4,5])print(tensor[1:4])# 输出从第二个元素到第四个元素的子集 1. 2. 3. 4. 根据索引获取特定元素 除了使用索引和切片来获取特定范围的 tensor 数据,PyTorch 还提供了其他方法来根据索引获取特定元素。 index_select 函数 ...
pytorch index_select()函数 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
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 ...
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,...
🐛 Bug torch.index_select( ) on sparse COO tensors is way too slow To Reproduce Steps to reproduce the behavior: import time import torch a = torch.eye(10000).to_sparse().coalesce() t = time.time() c = a.index_select(0, torch.arange(1000)...