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: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...
_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....
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...
1.torch.index_select():在维度dim上,按index索引数据,返回一个依index索引数据拼接的张量 input:要索引的张量 dim:要索引的维度 index:要索引数据的序号 t = torch.randint(0,9,size = (3,3)) id = torch.tensor([0,2],dtype = torch.long) # 数据类型必须指定long ...
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.gather(input, dim, index, out=None): 沿给定轴dim,将输入索引张量index指定位置的值进行聚合。 input(Tensor) - 源张量 dim(int) - 索引的轴 index(LongTensor) - 聚合元素的下标 out - 目标张量 torch.index_select(input, dim, index, out=None): ...
1. torch.index_select(input, dim, index),沿着指定维度dim,选取指定的index中的元素。 2. torch.masked_select(input, mask),根据掩码张量mask中的值,选取input中的元素。 3. torch.take(input, indices),根据给定的索引indices,从input中取出对应的元素。 4. torch.gather(input, dim, index),沿着指定维度...
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(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 ...