选择特定的维度.index_select(dim, index) a = torch.Tensor(4, 3, 28, 28) print(a.index_select(0,torch.tensor([2, 3])).shape) # 沿着第0个维度进行切片,取第2和第3个tensor。 print(a.index_select(2,torch.arange(14)).shape) # 沿着第2个维度切片,取前14个tensor 注意,index这个参数必须...
PyTorch也为我们提供了查找特定元素数值的方法,即通过“索引”实现。 第一种索引的方法是“torch.index_select()”,其功能为在指定的维度dim上,基于索引index查找返回数据,最终返回基于index索引数据拼接的张量。其主要参数为: input:要索引的张量 dim:要索引的维度 index:要索引数据的序号 照旧我们在PyCharm上运行测...
在PyTorch中,我们还可以使用index_select函数指定index来对张量进行索引,index的类型必须为Tensor。 index_select(dim, index)表示在张量的哪个维度进行索引,索引的位值是多少。 t1 = torch.arange(1, 11) indices = torch.tensor([1, 2]) # tensor([1, 2]) t1.index_select(0, indices) # tensor([2, ...
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...
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。 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(indices))print(se...
index_select --基于给定的索引来进行数据提取 torch.index_select(tensor, dim, index)index：是 torch...
out = torch.index_select(a, dim=0, index=torch.tensor([0,3,2])) #dim=0按列,index取的是行 print(out, out.shape) print("torch.gather") a = torch.linspace(1,16,16).view(4,4) print(a) out = torch.gather(a, dim=0,
tensor的索引查找(index_select/masked_select/take): 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 #利用掩码mask x=torch.rand(3,4) mask=x.ge(0.5)#会把x中大于0.5的置为一,其他置为0,类似于阈值化操作。 y=torch.masked_select(x,mask)#将mask中值为1的元素取出来,比如mask有3个位置值为1 ...
按index选择:torch.index_select(input, dim, index, out=None) 按mask选择:torch.masked_select(input, mask, out=None) 经常会使用的“压扁”函数:torch.squeeze(input)压缩成1维。注意,压缩后的tensor和原来的tensor共享地址 改变形状:torch.reshape(input, shape)以及tensor.view(shape). 前者是把tensor作为...
PyTorch中的Tensor类是一类基础数据结构。PyTorch实现前向计算和反向传播的自动微分（Autograd）都是基于...