多维tensor的数组索引

在PyTorch中，我们可以使用整数数组对多维tensor进行索引，这种索引方式也被称为Fancy indexing。具体来说，我们可以使用一个整数数组来指定每一维需要取哪些元素，例如：

import torch

# 创建一个3x3的tensor
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 使用整数数组对tensor进行索引
indices = torch.tensor([0, 2])
y = x[indices]
print(y)

运行结果如下：

tensor([[1, 2, 3],
        [7, 8, 9]])

在上面的例子中，我们使用整数数组`[0, 2]`来对第一维进行索引，也就是取第1行和第3行的元素，因此输出结果为：

tensor([[1, 2, 3],
        [7, 8, 9]])

需要注意的是，整数数组的长度必须和要进行索引的维度的长度相同，否则会抛出`IndexError`异常。同时，整数数组中的元素可以重复，这种情况下会重复取相应的元素。

相关问题

多维tensor的数组索引该如何指定维度

在使用整数数组对多维tensor进行索引时，我们可以通过在整数数组前面添加一个冒号来指定要进行索引的维度。具体来说，如果要对第1维进行索引，可以将整数数组放在一个列表中，然后在列表前面添加一个冒号，例如：

import torch

# 创建一个3x3x3的tensor
x = torch.tensor([
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
    [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],
    [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]
])

# 对第1维进行索引
indices = torch.tensor([0, 2])
y = x[indices, :, :]
print(y)

运行结果如下：

tensor([[[ 1,  2,  3],
         [ 4,  5,  6],
         [ 7,  8,  9]],

        [[19, 20, 21],
         [22, 23, 24],
         [25, 26, 27]]])

在上面的例子中，我们使用整数数组`[0, 2]`对第1维进行索引，同时使用冒号对后面两维进行全局索引，因此输出结果为：

tensor([[[ 1,  2,  3],
         [ 4,  5,  6],
         [ 7,  8,  9]],

        [[19, 20, 21],
         [22, 23, 24],
         [25, 26, 27]]])

需要注意的是，在使用多维数组索引时，我们可以对多个维度进行索引，但是每个维度上的索引数组的长度必须相同，否则会抛出`IndexError`异常。

tensor 和longtensor

Tensor和LongTensor都是PyTorch中的数据类型。Tensor是一种多维数组，可以包含任意类型的数据，例如浮点数、整数、布尔值等。LongTensor是Tensor的一种特殊形式，它只包含整数值，通常用于表示索引或标签。

在PyTorch中，LongTensor通常用于定义模型的标签或索引，例如分类任务中的真实标签。而Tensor则用于存储和计算模型的输入、输出和参数。由于LongTensor只包含整数值，因此在一些计算中它比Tensor更高效。

需要注意的是，在使用PyTorch进行深度学习任务时，通常需要将数据转换为Tensor或LongTensor类型。可以使用torch.Tensor或torch.LongTensor函数来创建这些类型的张量。