2,理解了gather再看index_select就很简单,函数作用是返回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。函数定义如下: torch.index_select(input,dim,index,*,out=None)→Tensor 函数返回一个新的张量,它使用数据类型为LongTensor的index中的条目沿维度dim索引输入张量。返回的张量具有与原始张量(输入)相同的...
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...
作者公开的源代码给予了我们一种思路,其主要应用了pytorch中的torch.index_select函数。先简单介绍一下这个函数。 torch.index_select()是一个用于索引给定张量中某一个维度中某些特定索引元素的方法,其API手册如: torch.index_select(input, dim, index, out=None) → Tensor Parameters: input (Tensor) – 输入...
torch.index_select(input,dim,index,out=None) → Tensor Returns a new tensor which indexes theinputtensor along dimensiondimusing the entries inindexwhich is a LongTensor. The returned tensor has the same number of dimensions as the original tensor (input). Thedimth dimension has the same size...
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 ...
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 ...
#在PyTorch 1.3之前,需要使用注释# Tensor[N, C, H, W]images = torch.randn(32, 3, 56, 56)images.sum(dim=1)images.select(dim=1, index=0) # PyTorch 1.3之后NCHW = [‘N’, ‘C’, ‘H’, ‘W’]images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names=NCHW)images.sum('C')images.select('...
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_select直接选取 在某个维度进行操作 a.index_select(0, [0, 2]):表示在第0个维度上选取第0和2的tensor: out.shape = torch.Size([2, 3 ,28, 28]) a.index_select(2,torch.arange(8)).shape 表示在第二个维度上取0:8,输出 torch.Size([4,2,8,28]) ...
get layer 3 indices = torch$tensor(c(2L)) img2 <- torch$index_select(img, dim = 0L, index = indices) print(img2$size()) #> torch.Size([1, 28, 28]) print(img2$sum()) #> tensor(784.)Special tensorsIdentity matrix# identity matrix eye = torch$eye(3L) # Create an identity...