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]]])
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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