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...
从实验中可以看出,原始张量为从[0,9)中随机选取数值构建的3×3方阵(矩阵或二维数组),指定dim=0即意味着从“行向量”角度索引,基于索引张量Tensor(0,2)可以确定索引第0行和第2行输出返回。 需要注意的是,这里的索引张量必须是torch.long类型,不能是float。 # 采用torch.index_select()索引张量中数据flag=True...
torch.Tensor是torch.empty和torch.tensor之间的一种混合,但是,当传入数据时,torch.Tensor使用全局默认dtype(FloatTensor),torch.tensor从数据中推断数据类型。 torch.tensor(1)返回一个固定值1,而torch.Tensor(1)返回一个大小为1的张量,其是随机初始化的值 t1 = torch.Tensor(1) t2 = torch.tensor(1) print(...
Torch7 Tensor切片总结 1.narrow(k,m,n) 这个函数是选中第k维的从m行开始,供选中n行 2.sub(dim1s,dim1e[,dim2s,dim2e,..,dim4s,dim4e]) 功能最强大,可以切任意的一个字块,不过参数比较多,制定每一维的从开始到到结束的index 3.select(dim, index)...
torch.index_select(input, dim, index, out=None) → Tensor Parameters: input (Tensor) – 输入张量,需要被索引的张量 dim (int) – 在某个维度被索引 index (LongTensor) – 一维张量,用于提供索引信息 out (Tensor, optional) – 输出张量,可以不填 ...
[Tensor] select(dim,index) :在第dim维选取第index"行",这只能取一个切片 需要注意的几点: A. sub, narrow, select, [] 函数都是在原始的数据上进行操作的,也就是说获得的Tensor都仅仅是一个视图而已,改变其中一个另一个也会变化 B. 因为A的原因,这几个函数执行的速度非常快(对于这点深有体会,torch中...
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.Tensor.view()功能类似reshape，用于改变张量的形状，但具体操作和返回值与reshape存在细微差别。使用时应注意数据连续性和形状兼容性，以避免不必要的内存复制。Torch.index_select(input, dim, index)这个函数允许用户根据指定维度和索引选择张量中的元素，非常适用于在多维数据集上进行高效的元素选择...
在Python中,torch模块是在torch包中的主要模块之一。torch模块是PyTorch深度学习框架的核心模块,它提供了许多用于构建神经网络的功能。 1. torch模块提供了多种张量操作函数,对张量进行数学运算、统计运算、形状变换等。它的基本数据结构是张量(tensor),可以看作是多维数组,类似于NumPy的ndarray,但张量可以在GPU上运行,...