pytorch中index_select()的用法詳解

pytorch中index_select()的用法

index_select(input, dim, index)

功能:在指定的維度dim上選取數據,不如選取某些行,列

參數介紹

  • 第一個參數input是要索引查找的對象
  • 第二個參數dim是要查找的維度,因為通常情況下我們使用的都是二維張量,所以可以簡單的記憶: 0代表行,1代表列
  • 第三個參數index是你要索引的序列,它是一個tensor對象

剛開始學習pytorch,遇到瞭index_select(),一開始不太明白幾個參數的意思,後來查瞭一下資料,算是明白瞭一點。

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)

先定義瞭一個tensor,這裡用到瞭linspace和view方法。

第一個參數是索引的對象,第二個參數0表示按行索引,1表示按列進行索引,第三個參數是一個tensor,就是索引的序號,比如b裡面tensor[0, 2]表示第0行和第2行,c裡面tensor[1, 3]表示第1列和第3列。

輸出結果如下:

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的張量形狀為2×2×3,index為[0, 0, 1]的向量

分別從0、1、2三個維度來使用index_select()函數,並輸出結果和形狀,維度大於2就會報錯因為input最大隻有三個維度

輸出:

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])

對結果進行分析:

index是大小為3的向量,輸入的張量形狀為2×2×3

dim = 0時,輸出的張量形狀為3×2×3

dim = 1時,輸出的張量形狀為2×3×3

dim = 2時,輸出的張量形狀為2×2×3

註意輸出張量維度的變化與index大小的關系,結合輸出的張量與原始張量來分析index_select()函數的作用

到此這篇關於pytorch中index_select()的用法詳解的文章就介紹到這瞭,更多相關pytorch index_select()內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet! 

推薦閱讀: