今天就跟大家聊聊有关index_select()函数怎么在pytorch中使用，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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pytorch中index_select()的用法
index_select(input, dim, index)
功能:在指定的维度dim上选取数据,不如选取某些行,列
参数介绍
第一个参数input是要索引查找的对象
第二个参数dim是要查找的维度,因为通常情况下我们使用的都是二维张量,所以可以简单的记忆: 0代表行,1代表列
第三个参数index是你要索引的序列,它是一个tensor对象
刚开始学习pytorch，遇到了index_select(),一开始不太明白几个参数的意思，后来查了一下资料，算是明白了一点。
a = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3, 4)
print(a)
b = torch.index_select(a, 0, torch.tensor([0, 2]))
print(b)
print(a.index_select(0, torch.tensor([0, 2])))
c = torch.index_select(a, 1, torch.tensor([1, 3]))
print(c)
先定义了一个tensor，这里用到了linspace和view方法。
第一个参数是索引的对象，第二个参数0表示按行索引，1表示按列进行索引，第三个参数是一个tensor，就是索引的序号，比如b里面tensor[0， 2]表示第0行和第2行，c里面tensor[1, 3]表示第1列和第3列。
输出结果如下：
tensor([[ 1., 2., 3., 4.],
[ 5., 6., 7., 8.],
[ 9., 10., 11., 12.]])
tensor([[ 1., 2., 3., 4.],
[ 9., 10., 11., 12.]])
tensor([[ 1., 2., 3., 4.],
[ 9., 10., 11., 12.]])
tensor([[ 2., 4.],
[ 6., 8.],
[10., 12.]])
示例2
import torch
x = torch.Tensor([[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]],
[[9, 8, 7],
[6, 5, 4]]])
print(x)
print(x.size())
index = torch.LongTensor([0, 0, 1])
print(torch.index_select(x, 0, index))
print(torch.index_select(x, 0, index).size())
print(torch.index_select(x, 1, index))
print(torch.index_select(x, 1, index).size())
print(torch.index_select(x, 2, index))
print(torch.index_select(x, 2, index).size())
input的张量形状为2×2×3，index为[0, 0, 1]的向量
分别从0、1、2三个维度来使用index_select()函数，并输出结果和形状，维度大于2就会报错因为input较大只有三个维度
输出：
tensor([[[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.]],
[[9., 8., 7.],
[6., 5., 4.]]])
torch.Size([2, 2, 3])
tensor([[[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.]],
[[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.]],
[[9., 8., 7.],
[6., 5., 4.]]])
torch.Size([3, 2, 3])
tensor([[[1., 2., 3.],
[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.]],
[[9., 8., 7.],
[9., 8., 7.],
[6., 5., 4.]]])
torch.Size([2, 3, 3])
tensor([[[1., 1., 2.],
[4., 4., 5.]],
[[9., 9., 8.],
[6., 6., 5.]]])
torch.Size([2, 2, 3])
对结果进行分析：
index是大小为3的向量，输入的张量形状为2×2×3
dim = 0时，输出的张量形状为3×2×3
dim = 1时，输出的张量形状为2×3×3
dim = 2时，输出的张量形状为2×2×3
注意输出张量维度的变化与index大小的关系，结合输出的张量与原始张量来分析index_select()函数的作用
看完上述内容，你们对index_select()函数怎么在pytorch中使用有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
网页标题：index_select()函数怎么在pytorch中使用-创新互联
网页URL：
http://cdkjz.cn/article/cedeij.html
