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...
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 = 2 values = torch.rand((len_dim_0, len_dim_1)) indices = torch.randint(0, len_di...
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 = 2 values = torch.rand((len_dim_0, len_dim_1)) indices = torch.randint(0, len_di...
batch_size=16num_elements=64num_features=1024num_picks=2values=torch.rand((batch_size,num_elements,num_features))indices=torch.randint(0,num_elements,size=(num_picks,))#[batch_size,num_picks,num_features]picked=torch.index_select(values,1,indices) 下面是如何使用简单的for循环重新实现这个函数的...
index_select anchor_w = self.FloatTensor(self.scaled_anchors).index_select(1, self.LongTensor([0])) 参数说明:index_select(x, 1, indices) 1代表维度1,即列,indices是筛选的索引序号。 例子: import torch x = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3,4) ...
由于index_select 函数只能针对输入张量的其中一个维度的一个或者多个索引号进行索引,因此可以通过 PyTorch 中的高级索引来实现。 获取1D 张量 a 的第 1 个维度且索引号为 2 和 3 的张量子集:torch.index_select(a, dim = 0, index = torch.tensor([2, 3]))a[[2, 3]]; ...
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,...
torch.index_select 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。
index_select( dim, index ) AI代码助手复制代码 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。
torch.index_select(input, dim, index, *, out=None) → Tensor 作用是: Returns a new tensor which indexes the input tensor along dimension dim using the entries in index which is a LongTensor. 返回按照相应维度的给定index的选取的元素,index必须是longtensor。