快捷方式

torch.index_select

torch.index_select(input, dim, index, *, out=None) Tensor

返回一个新的张量,该张量沿维度 dim 使用 index(一个 LongTensor)中的条目索引 input 张量。

返回的张量与原始张量 (input) 具有相同的维度数。第 dim 维的大小与 index 的长度相同;其他维度的大小与原始张量中相同。

注意

返回的张量**不**使用与原始张量相同的存储。如果 out 的形状与预期不同,我们会将其静默更改为正确的形状,并在必要时重新分配底层存储。

参数
  • input (Tensor) – 输入张量。

  • dim (int) – 我们索引的维度

  • index (IntTensorLongTensor) – 包含要索引的索引的一维张量

关键字参数

out (Tensor, 可选) – 输出张量。

示例

>>> x = torch.randn(3, 4)
>>> x
tensor([[ 0.1427,  0.0231, -0.5414, -1.0009],
        [-0.4664,  0.2647, -0.1228, -1.1068],
        [-1.1734, -0.6571,  0.7230, -0.6004]])
>>> indices = torch.tensor([0, 2])
>>> torch.index_select(x, 0, indices)
tensor([[ 0.1427,  0.0231, -0.5414, -1.0009],
        [-1.1734, -0.6571,  0.7230, -0.6004]])
>>> torch.index_select(x, 1, indices)
tensor([[ 0.1427, -0.5414],
        [-0.4664, -0.1228],
        [-1.1734,  0.7230]])

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