怎么从torch.size[2,243,17,2]中取出dim=0的torch.size[1,243,17,2]

可以使用索引操作符 `[]` 来取出指定维度上的张量，例如：

import torch

x = torch.randn(2, 243, 17, 2)
y = x[1]  # 取出 dim=0 上的第 1 个张量，即 torch.size([1, 243, 17, 2])
print(y.size())

输出结果为：`torch.Size([243, 17, 2])`，即取出了 dim=0 上的第 1 个张量，得到的张量大小为 `torch.size([1, 243, 17, 2])`。

相关问题

with torch.no_grad(): buf_reward, buf_mask, buf_action, buf_log_probe, buf_state = buffer.sample_all() bs = 2 ** 10 # set a smaller 'bs: batch size' when out of GPU memory. buf_value = torch.cat([self.cri(buf_state[i:i + bs]) for i in range(0, buf_state.size(0), bs)], dim=0) buf_logprob = torch.cat([buf_log_probe[i:i+bs] for i in range(0, buf_state.size(0), bs)], dim=0) buf_r_sum, buf_advantage = self.compute_reward(buf_len, buf_reward, buf_mask, buf_value) del buf_reward, buf_mask

这段代码使用了PyTorch中的no_grad()函数，表示在这个上下文环境中不需要计算梯度。接着，从缓存中取出了所有的奖励、掩码、动作、对数概率和状态，并将它们存储在相应的缓冲区中。最后，将批大小(bs)设置为1024。

top5_acc = torch.sum((prediction[:, 0:5] == target.unsqueeze(dim=-1)).any(dim=-1).float()).item()什么作用

这段代码的作用是计算模型的 Top-5 准确率，其中：

- prediction 是模型的预测结果，是一个大小为 [batch_size, num_classes] 的张量；
- target 是模型的真实标签，是一个大小为 [batch_size] 的张量；
- prediction[:, 0:5] 取出 prediction 中每个样本预测概率最高的前 5 个类别，是一个大小为 [batch_size, 5] 的张量；
- target.unsqueeze(dim=-1) 将 target 张量在最后一维上扩展，变成一个大小为 [batch_size, 1] 的张量；
- (prediction[:, 0:5] == target.unsqueeze(dim=-1)) 对比预测的前 5 个类别和真实标签是否相等，得到一个大小为 [batch_size, 5] 的布尔型张量；
- (prediction[:, 0:5] == target.unsqueeze(dim=-1)).any(dim=-1) 判断每个样本的前 5 个预测类别中是否有一个与真实标签相等，得到一个大小为 [batch_size] 的布尔型张量；
- (prediction[:, 0:5] == target.unsqueeze(dim=-1)).any(dim=-1).float() 将布尔型张量转换为浮点型张量；
- torch.sum((prediction[:, 0:5] == target.unsqueeze(dim=-1)).any(dim=-1).float()) 对每个样本的浮点型结果求和，得到 Top-5 正确的样本数量；
- .item() 将张量中的值提取出来，转换为 Python 中的标量。