根据索引选择4维tensor中的值

要根据索引选择4维tensor中的值，可以使用tensor的索引操作。根据你的问题，假设你有一个4维tensor `tensor`，你可以使用索引操作来选择特定的值。

例如，如果你想选择第1个维度为1，第2个维度为2，第3个维度为3，第4个维度为4的值，你可以使用以下代码：

value = tensor[1, 2, 3, 4]

请注意，索引是从0开始的，所以第1个维度对应索引0，第2个维度对应索引1，以此类推。

希望这可以帮助到你！如果你有更多关于tensor操作的问题，请随时提问。

相关问题

根据索引选择4维张量的值

要根据索引选择4维张量的值，您可以使用适当的索引操作符来访问张量中的元素。假设您有一个名为tensor的4维张量，您可以使用以下方法来选择值：

1. 使用整数索引：您可以通过提供每个维度的整数索引来选择张量中的单个元素。例如，要选择张量中第2个维度、第3个行、第4个列和第1个通道的元素，您可以使用以下代码：

   value = tensor[1, 2, 3, 0]

这将返回一个标量值。

2. 使用切片索引：您可以使用切片操作符来选择张量中的一个子张量，该子张量包含您指定的轴范围内的元素。例如，要选择第2到第4个维度、所有行、第1到第3个列和所有通道的元素，您可以使用以下代码：

   sub_tensor = tensor[1:4, :, 0:3, :]

这将返回一个4维子张量。

请根据您的具体需求选择适当的索引操作符来访问4维张量中的值。

返回一维tensor非0值的索引

可以使用 PyTorch 中的 `nonzero()` 函数来返回一维 tensor 中非零值的索引。示例如下：

import torch

# 创建一个一维 tensor
x = torch.tensor([2, 0, 3, 0, 1])

# 返回非零值的索引
indices = torch.nonzero(x)

# 打印索引
print(indices)

输出结果为：

tensor([[0],
        [2],
        [4]])

其中，`tensor([[0], [2], [4]])` 表示一维 tensor 中第 1、3、5 个元素为非零值。这些元素的索引分别为 0、2、4。