y = torch.tensor([0, 2]) y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]]) y_hat[[0, 1], y]

### 回答1：
这段代码会返回一个 tensor，它包含 y_hat 中第 0 行和第 1 行对应于 y 中第 0 个和第 1 个元素的值。具体来说，它会返回 tensor([0.1, 0.5])。

解释如下：

- y 是一个长度为 2 的一维 tensor，包含整数 0 和 2。
- y_hat 是一个形状为 (2, 3) 的二维 tensor，表示两个样本的预测结果，每个样本有三个类别的概率分布。
- 在 y_hat[[0, 1], y] 中，[0, 1] 表示取 y_hat 的第 0 行和第 1 行，而 y 表示取 y 中的值作为索引，因此会分别取 y_hat 的第 0 行和第 1 行的第 0 个和第 2 个元素。
- 最终返回的 tensor([0.1, 0.5]) 就是取出的这两个元素。

### 回答2：
y_hat[[0, 1], y] 表示从 y_hat 中选取的元素。其中，[0, 1] 表示选取 y_hat 中的第一行和第二行，[0, 2] 表示选取每一行中的第一个元素和第三一个元素。
根据上述规则，y_hat[[0, 1], y] 可以转换为：
[0.1, 0.5]
该结果表示从 y_hat 中选取的元素为第一行的第一个元素 0.1 和第二行的第三个元素 0.5。

### 回答3：
y_hat[[0, 1], y]表示从y_hat张量中取出索引为[0, 1]的行，以及索引为y的列对应位置的元素。

根据给定的y和y_hat张量，可以将表达式y_hat[[0, 1], y]展开如下：
y_hat[[0, 1], y] = [y_hat[0, 0], y_hat[1, 2]]

根据索引的规则，第一个索引[0, 1]表示y_hat中的第0行和第1行。第二个索引y表示y_hat中取出的列的位置。

因此，展开后的表达式可以表示为：
y_hat[[0, 1], y] = [0.1, 0.5]

所以，根据给定的y和y_hat张量，可以得到y_hat[[0, 1], y]的结果为[0.1, 0.5]。