pytorch中index_select()的用法详解
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
importtorch 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最大只有三个维度
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
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