np.unravel_index()如何用torch实现

np.unravel_index()是numpy中的一个函数，用于将一个索引值转化为由多个坐标值组成的元组。在torch中，我们可以使用torch.long类型的tensor数组来实现类似的功能。

具体操作如下：

假设我们有一个3x3的tensor数组，想要将其降维到一维，可以利用torch.flatten()函数。例如：

import torch

a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = torch.flatten(a)

print(b) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

接着，我们可以使用torch.argmax()函数计算b数组中最大值所在的位置，再通过torch.unravel_index()函数转化为对应的二维坐标。例如：

index = torch.argmax(b)
coord = torch.unravel_index(index, (3, 3))

print(coord) #(tensor(2), tensor(2))

其中，(3, 3)表示原先的tensor数组的维度大小。最终输出的coord就是对应的二维坐标。

需要注意的是，torch.unravel_index()函数返回的坐标值都是tensor类型。如果需要转化为普通的Python int类型，可以使用.item()函数进行转化。

相关问题

执行“np.unravel_index”时出现“setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (2,) + inhomogeneous part.”报错

这个错误通常是由于传递给`np.unravel_index`函数的索引数组的形状不正确所引起的。在`np.unravel_index`函数中，索引数组必须是一个整数数组，且形状必须与要索引的数组的形状相同。

请检查传递给`np.unravel_index`函数的索引数组的形状是否正确。如果索引数组的形状不正确，请使用`np.reshape`函数将其重塑为正确的形状。如果你仍然无法解决问题，请提供更多的代码和错误信息以便更好地帮助你。

def play_once(env, policy): total_reward = 0 state = env.reset() while True: loc = np.unravel_index(state, env.shape) print('状态 = {}， 位置 = {}'.format(state, loc), end='') action = np.random.choice(env.nA, p=policy[state]) state, reward, done, _ = env.step(action) print('动作 = {}， 奖励 = {}'.format(action, reward)) total_reward += reward if done: break return total_reward

这是一个用于玩一局游戏的函数。它接受两个参数：env表示游戏环境，policy表示策略。

函数的主要部分是一个循环，其中不断选择动作并更新状态，直到游戏结束。在每个循环迭代中，函数会输出当前状态和位置，选择一个动作（根据策略），执行该动作并观察奖励。同时，函数会累积总奖励，直到游戏结束。最后，函数返回总奖励。

请注意，这个函数使用了numpy库中的一些函数和数组操作。它假设环境env具有以下属性：shape表示状态空间形状，nA表示动作空间大小，reset()方法用于重置环境状态，step()方法用于执行动作并观察结果。

如果你有任何关于这个函数的问题或需要进一步解释，请随时提问。