A 为N*K 的Tensor B为N*1的索引 将A按照B索引做变换

如果你有一个N*K的二维张量（Tensor）A和一个N*1的一维索引向量B，你想按照B的索引值改变A的部分元素，你可以使用Python库Pandas或者NumPy的indexing机制。这里是一个简单的例子：

import torch  # 假如使用的是PyTorch，如果是其他库例如Pandas，则用相应的API

# 假设 A 是一个 N * K 的 PyTorch tensor
# A = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], dtype=torch.float)
# B 是一个 N * 1 的一维 index vector
# B = torch.tensor([0, 1, 2])

# 使用 torch.index_select() 或者 .index_getitem()
selected_values = A[torch.arange(A.shape[0]), B]

# 现在 selected_values 是一个新的 Tensor，形状为 (N, 1)，包含了原tensor A 中对应索引B的位置的元素

这个操作会返回一个新的张量，其每一行对应于A的某一行，其列则是由索引B指定的A的那一列。

相关问题

Tensor的索引、切片、变换、拼接和拆分操作

Tensor的索引、切片、变换、拼接和拆分操作是TensorFlow中常用的操作，下面分别介绍一下：

1. 索引操作：可以通过索引来访问Tensor中的元素，例如t[i, j]表示访问Tensor t中第i行第j列的元素。索引操作可以使用TensorFlow的tf.gather和tf.gather_nd操作进行实现。

2. 切片操作：可以通过切片来访问Tensor中的一部分元素，例如t[1:3, 2:4]表示访问Tensor t中第1行到第3行、第2列到第4列的元素。切片操作可以使用TensorFlow的tf.slice和tf.strided_slice操作进行实现。

3. 变换操作：可以通过变换操作将Tensor的形状进行变换，例如将一个二维Tensor变成一个一维Tensor，或者将一个四维Tensor变成一个二维Tensor等。变换操作可以使用TensorFlow的tf.reshape和tf.transpose操作进行实现。

4. 拼接操作：可以通过拼接操作将多个Tensor合并成一个Tensor，例如在一维方向上拼接两个一维Tensor，或者在二维方向上拼接两个二维Tensor等。拼接操作可以使用TensorFlow的tf.concat和tf.stack操作进行实现。

5. 拆分操作：可以通过拆分操作将一个Tensor拆分成多个Tensor，例如将一个一维Tensor拆分成两个一维Tensor，或者将一个二维Tensor拆分成两个二维Tensor等。拆分操作可以使用TensorFlow的tf.split和tf.unstack操作进行实现。

Tensor的索引、切片、变换、拼接和拆分操作，举例

索引操作：

假设我们有一个3维Tensor，形状为(2,3,4)，可以使用下面的代码进行索引：

import torch

# 创建一个3维Tensor
x = torch.randn(2,3,4)

# 获取第一个元素
print(x[0][0][0])

# 获取第一维的所有元素，即x[0]和x[1]
print(x[:])

# 获取第一维的第二个元素，即x[1]
print(x[1])

# 获取第一维的前两个元素，即x[0]和x[1]
print(x[:2])

# 获取第二维和第三维的前两个元素，即x[:,:,0:2]
print(x[:,:,0:2])

切片操作：

可以使用切片操作获取Tensor的子集，下面是一些例子：

import torch

# 创建一个2维Tensor
x = torch.randn(3,3)

# 获取第一行和第二行，即x[0:2,:]
print(x[0:2,:])

# 获取第二列和第三列，即x[:,1:3]
print(x[:,1:3])

# 获取所有行和第一列，即x[:,0]
print(x[:,0])

# 获取所有行和第一列和第三列，即x[:,[0,2]]
print(x[:,[0,2]])

变换操作：

可以使用变换操作改变Tensor的形状，下面是一些例子：

import torch

# 创建一个2维Tensor
x = torch.randn(3,4)

# 将Tensor变换为4行3列的Tensor
print(x.view(4,3))

# 将Tensor变换为1行12列的Tensor
print(x.view(1,12))

# 将Tensor变换为12行1列的Tensor
print(x.view(12,1))

# 将Tensor变换为3维Tensor，其中第一维为2，第二维为2，第三维为3
print(x.view(2,2,3))

拼接操作：

可以使用拼接操作将多个Tensor合并成一个Tensor，下面是一些例子：

import torch

# 创建两个2维Tensor
x = torch.randn(2,3)
y = torch.randn(2,4)

# 将两个Tensor沿着第二维进行拼接，即变为2行7列的Tensor
print(torch.cat([x,y], dim=1))

# 创建两个3维Tensor
x = torch.randn(2,3,4)
y = torch.randn(2,3,5)

# 将两个Tensor沿着第三维进行拼接，即变为2行3列9层的Tensor
print(torch.cat([x,y], dim=2))

拆分操作：

可以使用拆分操作将一个Tensor拆分成多个Tensor，下面是一些例子：

import torch

# 创建一个2维Tensor
x = torch.randn(2,6)

# 将Tensor沿着第二维拆分成3个Tensor，每个Tensor有2行2列
print(torch.split(x, [2,2,2], dim=1))

# 创建一个3维Tensor
x = torch.randn(2,3,6)

# 将Tensor沿着第三维拆分成3个Tensor，每个Tensor有2行3列2层
print(torch.split(x, [2,2,2], dim=2))