torch.index_select

时间: 2023-04-30 09:02:54 浏览: 44
torch.index_select(input, dim, index, out=None) 是 PyTorch 中用于选取输入张量的特定索引的操作。 - input: 是输入张量; - dim: 是维度,选取该维度上的索引; - index: 是所选索引的张量; - out: 是输出张量,如果不指定则为新张量。 示例: ``` import torch a = torch.randn(4, 3) index = torch.tensor([0, 2]) b = torch.index_select(a, 0, index) ``` b 是维度为 0 的索引为 0 和 2 的元素组成的张量。
相关问题

torch.index_select详解

torch.index_select是PyTorch中的一个函数,用于从输入张量中按照指定的维度和索引选取子集。 具体来说,torch.index_select的参数包括: - input:输入张量 - dim:选取的维度 - index:选取的索引 例如,对于一个3x4的张量input,我们可以使用torch.index_select(input, 0, torch.tensor([0, 2]))来选取第0行和第2行,返回一个2x4的张量。 需要注意的是,torch.index_select返回的是一个新的张量,不会改变原始输入张量。

torch.index_select()用于一维tensor代码示例

下面是一个使用`torch.index_select()`函数选取一维tensor中指定索引位置的元素的示例代码: ```python import torch # 创建一维tensor x = torch.tensor([0, 1, 2, 3, 4]) # 选取索引为1, 3的元素 indices = torch.tensor([1, 3]) selected = torch.index_select(x, dim=0, index=indices) print(selected) # tensor([1, 3]) ``` 在上面的代码中,我们创建了一个一维tensor `x`,然后使用`torch.index_select()`函数选取了索引为1和3的元素,最终得到了一个新的tensor `selected`,它包含了选取的元素。在这个例子中,我们指定了维度`dim=0`,表示我们要在第0维度上进行索引选取,然后用`indices`指定了要选取的索引位置。

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