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Pytorch中index_select() 函数的实现理解

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函数形式:

index_select(
 dim,
 index
)

参数:

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]]])

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