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, steps=12).view(3, 4) print(a) b = torch...
torch.index_select:通过选择索引然后去得到想要的tensor,针对比较长的tensor torch.index_select(tensor, 维度,选择的index) 代码示例: importtorch#shape为(2,2,3)a=torch.tensor([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])#选择索引0和索引2的tensorindices=torch.tensor([0,2])#tensor为a...
这个error还会告诉你具体的那个不确定性算法是什么,通常根据该error信息去官方文档中进行查阅就可以发现有问题的函数,例如抛出了index_add_cuda_这个error一般就是由于使用了torch.index_select()所导致的。 ps1:其实在排查的一开始我就在代码里加了torch.use_deterministic_algorithms(True),但当时不知道该代码的具体作...
torch.index_select(t1, 0, indices) 1. tensor([2, 3]) 1. 在index_select函数中,第二个参数实际上代表的是索引的维度。对于t1这个一维向量来说,由于只有一个维度,因此第二个参数取值为0,就代表在第一个维度上进行索引 t2 = torch.arange(12).reshape(4, 3) t2 1. 2. tensor([[ 0, 1, 2], ...
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。
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) ...
u = torch.index_select(u,2, torch.arange(Nin).to(u.device))returnu 开发者ID:alelab-upenn,项目名称:graph-neural-networks,代码行数:22,代码来源:graphML.py 示例4: sample ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importindex_select[as 别名]defsample(verts, ...
index(LongTensor) - 包含索引号的 1D 张量; 一维例子: 二维例子: 4. torch.nonzero()和torch.index_select()结合使用 结合使用torch.nonzero()和torch.index_select(),可以选出符合某种条件的元素。下面的例子是从一维张量a中选出大于6的元素:
torch.index_select(input, dim, index, out=None) - 功能:在维度dim上,按index索引数据 - 返回值:依index索引数据拼接的张量 - index:要索引的张量 - dim:要索引的维度 - index:要索引数据的序号 代码语言:javascript 复制 x=torch.randn(3,4)print(x)indices=torch.tensor([0,2])torch.index_select(...
切换模式 登录/注册 圆圆圈圈卷卷 torch.index_select() 在指定维度,按指定的index的tensor对输入tensor分片,返回的不和原来的共享空间. 发布于 2019-06-07 00:38 赞同 分享 收藏 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容