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。