at::Tensor.select

`at::Tensor.select` 是一个 PyTorch C++ API 中的函数，用于选择一个张量中的某个维度上的某个索引位置，返回一个新的张量。具体用法如下：

at::Tensor select(const at::Tensor &self, int64_t dim, int64_t index);

其中，`self` 是输入张量，`dim` 是要选择的维度，`index` 是要选择的索引位置。举个例子，如果我们有一个 3x4 的张量 `t`，我们想选择第 2 行，可以这样使用 `select` 函数：

auto t = torch::rand({3, 4});
auto selected = t.select(0, 1);  // 选择第 2 行

这样，`selected` 就会是一个 4 维的张量，表示选出来的那一行。注意，`dim` 的值从 0 开始计数。

相关问题

at::Tensor.select().sigmod()

`at::Tensor.select()`是PyTorch中的一个函数，用于选择给定维度上的某个元素。例如，可以使用`tensor.select(dim, index)`来选择一个张量`tensor`在维度`dim`上索引为`index`的元素，返回一个新的张量。

而`sigmoid()`是一个激活函数，它将输入的值映射到0和1之间。在PyTorch中，可以使用`torch.sigmoid(input)`来对输入张量进行Sigmoid函数的操作。

因此，`at::Tensor.select().sigmoid()`可以表示为选择给定维度上的某个元素，然后将其输入到Sigmoid函数中。具体来说，它会首先选择一个张量上的某个元素，然后对该元素进行Sigmoid函数的操作，最终返回一个新的张量。

index_select

index_select is a PyTorch function that allows selecting elements from a tensor based on the indices specified. The function takes two arguments: the tensor to select from and the indices to select. The result is a new tensor that contains the elements of the original tensor specified by the given indices.

For example, consider a tensor `t` with shape (3, 4) and the following values:

t = tensor([[1, 2, 3, 4],
            [5, 6, 7, 8],
            [9, 10, 11, 12]])

We can use `index_select` to select specific elements from this tensor based on their indices. For instance, to select the elements at indices `(0, 2)` and `(1, 3)`, we can do:

indices = tensor([[0, 2],
                  [1, 3]])
selected_t = torch.index_select(t, dim=1, index=indices)

The resulting tensor `selected_t` would have the shape (3, 2) and values:

tensor([[1, 3],
        [6, 8],
        [9, 11]])