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...
_是top1的值,pred是最大值的索引(size=4*1),一般会进行转置处理同真实值对比 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....
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...
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) → 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) → 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。
>>> torch.index_select(x, 1, indices) # 按列索引 tensor([[ 0.1427, -0.5414], [-0.4664, -0.1228], [-1.1734, 0.7230]]) Copy 注意到有一个问题是, 似乎在使用 的情况下,不检查 是否会越界,因此如果你的 越界了,但是报错的地方可能不在使用 ...
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...
>>>x=torch.randn(3,4)>>>xtensor([[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])>>>torch.index_select(x,0,indices)tensor([[0.1427,0.0231,-0.5414,-1.0009],[-1.1734,-0.6571,0.7230,-0.6004]])>>>...