张量索引 API

在 PyTorch C++ API 中对张量进行索引与 Python API 非常相似。所有索引类型，如 None / ... / integer / boolean / slice / tensor，在 C++ API 中都可用，这使得将 Python 索引代码转换为 C++ 变得非常简单。主要区别在于，C++ API 没有使用类似于 Python API 语法的 [] 运算符，而是使用以下索引方法：

• torch::Tensor::index (链接)

• torch::Tensor::index_put_ (链接)

同样重要的是要注意，None / Ellipsis / Slice 等索引类型位于 torch::indexing 命名空间中，建议在使用这些索引类型之前加上 using namespace torch::indexing，以便于方便使用。

以下是一些将 Python 索引代码转换为 C++ 的示例：

获取器

Python	C++ (假设使用了 using namespace torch::indexing)
tensor[None]	tensor.index({None})
tensor[Ellipsis, ...]	tensor.index({Ellipsis, "..."})
tensor[1, 2]	tensor.index({1, 2})
tensor[True, False]	tensor.index({true, false})
tensor[1::2]	tensor.index({Slice(1, None, 2)})
tensor[torch.tensor([1, 2])]	tensor.index({torch::tensor({1, 2})})
tensor[..., 0, True, 1::2, torch.tensor([1, 2])]	tensor.index({"...", 0, true, Slice(1, None, 2), torch::tensor({1, 2})})

设置器

Python	C++ (假设使用了 using namespace torch::indexing)
tensor[None] = 1	tensor.index_put_({None}, 1)
tensor[Ellipsis, ...] = 1	tensor.index_put_({Ellipsis, "..."}, 1)
tensor[1, 2] = 1	tensor.index_put_({1, 2}, 1)
tensor[True, False] = 1	tensor.index_put_({true, false}, 1)
tensor[1::2] = 1	tensor.index_put_({Slice(1, None, 2)}, 1)
tensor[torch.tensor([1, 2])] = 1	tensor.index_put_({torch::tensor({1, 2})}, 1)
tensor[..., 0, True, 1::2, torch.tensor([1, 2])] = 1	tensor.index_put_({"...", 0, true, Slice(1, None, 2), torch::tensor({1, 2})}, 1)

Python/C++ 索引类型之间的转换

Python 和 C++ 索引类型之间的一一对应转换如下：

Python	C++ (假设使用了 using namespace torch::indexing)
None	None
Ellipsis	Ellipsis
...	"..."
123	123
True	true
False	false
: or ::	Slice() or Slice(None, None) or Slice(None, None, None)
1: or 1::	Slice(1, None) or Slice(1, None, None)
:3 or :3:	Slice(None, 3) or Slice(None, 3, None)
::2	Slice(None, None, 2)
1:3	Slice(1, 3)
1::2	Slice(1, None, 2)
:3:2	Slice(None, 3, 2)
1:3:2	Slice(1, 3, 2)
torch.tensor([1, 2])	torch::tensor({1, 2})