”index_select“ 的搜索结果

     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; 功能:从张量的某个维度的指定位置选取...

     是 PyTorch 中的一个非常有用的函数,允许从给定的维度中选择指定索引的张量值一个 1D 张量,包含你想要从dim维度中选择的索引此张量应该是LongTensor类型一个可选的参数,用于指定输出张量。如果没有提供,将创建一...

     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()...

     torch.index_select()——数组索引 torch.index_select(input, dim, index, *, out=None) → Tensor 功能:选择根据给定的index和dim在input中选择张量数据,相当于更高级的索引功能。 输入: input:需要索引的...

     torch.index_select:通过选择索引然后去得到想要的tensor,针对比较长的tensor torch.index_select(tensor,维度,选择的index) 代码示例: import torch #shape为(2,2,3) a=torch.tensor([[[1,2,3],[4,5,6]], ...

     形式:torch.index_select(input, dim, index, *, out=None) → Tensor 作用:返回一个新张量,该张量使用索引中的条目沿维度 dim 索引( LongTensor)输入张量。 返回的张量与原始张量(输入)具有相同的

     LibTorch中的tensor.index_select()方法与PyTorch中的用法类似,先看一下在LibTorch中的声明: inline Tensor Tensor::index_select(int64_t dim, const Tensor & index) 主要是两个参数,一个是要选择的维度...

     torch.index_select(input, dim, index, out=None) → Tensor Returns a new tensor which indexes the input tensor along dimension dim using the entries in index which is a LongTensor. The returned ...

     index_select anchor_w = self.FloatTensor(self.scaled_anchors).index_select(1, self.LongTensor([0])) 参数说明:index_select(x, 1, indices) 1代表维度1,即列,indices是筛选的索引序号。 例子: ...

     pytorch中index_select()的用法 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 = ...

     pytorch函数之torch.index_select torch.index_select函数顾名思义就是根据index索引在input输入张量中选择某些特定的元素,下面介绍该函数的参数。 torch.index_select(input, dim, index, out=None): input:输入...

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