torch.index_select(input, dim, index) 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,函数参数有: input(Tensor) - 需要进行索引操作的输入张量; dim(int) - 需要对输入张量进行索引的维度; index(LongTensor) - 包含索引号的 1D 张量; 一维例子: 二维例子: 4. torch.nonzero()和torc...
torch.nonzero（）和torch.index_select（），筛选张量中符合 某。。。1. torch.nonzero()的定义 【摘⾃：】2. torch.nonzero()⽤来筛选张量中符合某个条件的元素，得到这些元素的索引 ⼀维例⼦：注意得到的b是⼆维张量。上述代码的原理是，a>6得到的是⼀个元素为True或False的张量，如下图，True...
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): 沿指定维度对输入进行切片,取index中指定的相应项,然后返回一个新的张量,返回的张量与原始张量有相同的维度(在指定轴上),返回的张量与原始张量不共享内存空间 input(Tensor) - 输入张量 dim(int) - 索引的轴 index(LongTensor) - 包含索引下标的一维张量 o...
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 ...
im_dim = torch.index_select(im_dim, 0, prediction[:,0].long()) # 因为有三个框,所以选择产生三个维度 scaling_factor = torch.min(608/im_dim, 1)[0].view(-1,1) prediction[:,[1,3]] -= (inp_dim - scaling_factor*im_dim[:,0].view(-1,1))/2 ...
index(LongTensor) - 包含索引下标的一维张量 out - 目标张量 torch.masked_select(input, mask, out=None): 根据掩码张量mask中的二元值,取输入张量中的指定项,将取值返回到一个新的1D张量。 张量mask须跟input张量有相同的元素数目,但形状或维度不需要相同。返回的张量不与原始张量共享内存空间 ...
edge_index=torch.tensor([[0,0,1,1,2,2],[1,2,0,2,0,1]])#边,第一行为target, 第二行为sourceindex=edge_index[0,:].unsqueeze(1)#6*1, targetnodes_feature=torch.rand(3,5)#节点特征矩阵,3个节点,5维特征src=nodes_feature.index_select(0,edge_index[1,:])#6*5, 行为边数目,按souce...
select/narrow/sub 总说:select是直接提取某一维;narrow是取出某一维并进行裁剪; sub就是取出一块,是对取出的所有维进行裁剪。 语法:select(dim, index); narrow(dim, index, num); sub(dim1s, dim1e, dim2s, dim2e,…) x = torch.Tensor(3,4)i =0x:apply(function()i = i+1returniend)--[[x...
我尝试过各种pytorch函数,比如gather和select_index,但没有找到一种通用的方式(即适用于不同数量的滤镜和不同大小的滤镜)。 我认为在执行重塑之后重新排列张量值会更容易,但无法获得pytorch重塑形式的张量: [[[1,2,3,4], [5,6,7 浏览43提问于2020-12-19得票数 2 回答已采纳...