本篇内容主要讲解“torch.index_select()怎么使用”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“torch.index_select()怎么使用”吧!

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函数形式：

index_select(

 dim,

 index

)

参数：

• dim：表示从第几维挑选数据，类型为int值；

• index：表示从第一个参数维度中的哪个位置挑选数据，类型为torch.Tensor类的实例；

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.]])

功能：从张量的某个维度的指定位置选取数据。

代码实例：

t = torch.arange(24).reshape(2, 3, 4) # 初始化一个tensor，从0到23，形状为（2,3,4）

print("t--->", t)

  

index = torch.tensor([1, 2]) # 要选取数据的位置

print("index--->", index)

  

data1 = t.index_select(1, index) # 第一个参数:从第1维挑选， 第二个参数:从该维中挑选的位置

print("data1--->", data1)

  

data2 = t.index_select(2, index) # 第一个参数:从第2维挑选， 第二个参数:从该维中挑选的位置

print("data2--->", data2)

运行结果： 

t---> tensor([[[ 0,  1,  2,  3],
               [ 4,  5,  6,  7],
               [ 8,  9, 10, 11]],
 
              [[12, 13, 14, 15],
               [16, 17, 18, 19],
               [20, 21, 22, 23]]])
 
index---> tensor([1, 2])
 
data1---> tensor([[[ 4,  5,  6,  7],
                   [ 8,  9, 10, 11]],
 
                  [[16, 17, 18, 19],
                   [20, 21, 22, 23]]])
 
data2---> tensor([[[ 1,  2],
                   [ 5,  6],
                   [ 9, 10]],
 
                  [[13, 14],
                   [17, 18],
                   [21, 22]]])

到此，相信大家对“torch.index_select()怎么使用”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！