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1 基本使用方法
index_select 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
torch.index_select(input, dim, index, out=None) -> Tensor
| input | 从中选择数据的源张量 |
| dim | 从中选择数据的维度 |
| index | 一个 1D 张量，包含你想要从 此张量应该是 |
| out | 一个可选的参数，用于指定输出张量。 如果没有提供，将创建一个新的张量。 |
2 举例
import torch
import numpy as npx = torch.tensor(np.arange(16).reshape(4,4))
index=torch.LongTensor([1,3])
x
'''
tensor([[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11],[12, 13, 14, 15]], dtype=torch.int32)
'''torch.index_select(x,dim=0,index=index)
'''
tensor([[ 4, 5, 6, 7],[12, 13, 14, 15]], dtype=torch.int32)
'''torch.index_select(x,dim=1,index=index)
'''
tensor([[ 1, 3],[ 5, 7],[ 9, 11],[13, 15]], dtype=torch.int32)
'''3 index_select保存梯度
import torch
import numpy as npx = torch.tensor(np.arange(16).reshape(4,4),dtype=torch.float32, requires_grad=True)
index=torch.LongTensor([1,3])
x
'''
tensor([[ 0., 1., 2., 3.],[ 4., 5., 6., 7.],[ 8., 9., 10., 11.],[12., 13., 14., 15.]], requires_grad=True)
'''torch.index_select(x,dim=0,index=index)
'''
tensor([[ 4., 5., 6., 7.],[12., 13., 14., 15.]], grad_fn=<IndexSelectBackward0>)
'''torch.index_select(x,dim=1,index=index)
'''
tensor([[ 1., 3.],[ 5., 7.],[ 9., 11.],[13., 15.]], grad_fn=<IndexSelectBackward0>)
'''