torch.index_select

torch.index_select(input, dim, index, *, out=None) → Tensor

返回一個新張量，該張量使用 LongTensor 中的條目 index，沿維度 dim 索引 input 張量。

返回的張量具有與原始張量 (input) 相同的維度數量。第 dim 個維度的大小與 index 的長度相同；其他維度的大小與原始張量中的相同。

注意

返回的張量不使用與原始張量相同的儲存空間。 如果 out 具有與預期不同的形狀，我們會靜默地將其更改為正確的形狀，必要時重新分配底層儲存空間。

參數

• input (Tensor) – 輸入張量。

• dim (int) – 我們在其中建立索引的維度

• index (IntTensor 或 LongTensor) – 包含要建立索引的索引的 1-D 張量

關鍵字引數

out (Tensor, optional) – 輸出張量。

範例

>>> x = torch.randn(3, 4)
>>> x
tensor([[ 0.1427,  0.0231, -0.5414, -1.0009],
        [-0.4664,  0.2647, -0.1228, -1.1068],
        [-1.1734, -0.6571,  0.7230, -0.6004]])
>>> indices = torch.tensor([0, 2])
>>> torch.index_select(x, 0, indices)
tensor([[ 0.1427,  0.0231, -0.5414, -1.0009],
        [-1.1734, -0.6571,  0.7230, -0.6004]])
>>> torch.index_select(x, 1, indices)
tensor([[ 0.1427, -0.5414],
        [-0.4664, -0.1228],
        [-1.1734,  0.7230]])