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很多小伙伴在學(xué)習(xí)pytorch的時(shí)候會(huì)遇到x[...,0]這樣的寫法，但并不了解這樣的寫法有什么用，小編經(jīng)過實(shí)驗(yàn)得出了這個(gè)寫法的功能為pytorch抽取tensor的行。接下來(lái)就來(lái)看看x[...,0]怎么使用吧。
實(shí)驗(yàn)代碼如下：
b=torch.Tensor([[[[10,2],[4,5],[7,8]],[[1,2],[4,5],[7,8]]]])
print(b.size())
(1, 2, 3, 2)
print(b[…,0])
tensor([[[10., 4., 7.],
[ 1., 4., 7.]]])
print(b[…,0].size())
(1, 2, 3)
print(b[…,2])
Traceback (most recent call last):
File “”, line 1, in
IndexError: index 2 is out of bounds for dimension 3 with size 2print(b[0,…])
tensor([[[10., 2.],
[ 4., 5.],
[ 7., 8.]],
[[ 1., 2.],
[ 4., 5.],
[ 7., 8.]]])
print(b[0,…].size())
(2, 3, 2)print(b[0,…,0].size())
(2, 3)
print(b[0,…,0])
tensor([[10., 4., 7.],
[ 1., 4., 7.]])[…, 0]表示抽取tensor b的第4根軸上的第一列數(shù)字組成tensor，[0, …]表示抽取tensor b的第一根軸上的第一列數(shù)字組成tensor，[0, …, 0]表示抽取b的第一根和第四根軸上的第一列數(shù)字組成tensor。
還發(fā)現(xiàn)一個(gè)現(xiàn)象
print(b[…,0:])
tensor([[[[10., 2.],
[ 4., 5.],
[ 7., 8.]],
[[ 1., 2.],
[ 4., 5.],
[ 7., 8.]]]])print(b[…,1:])
tensor([[[[2.],
[5.],
[8.]],
[[2.],
[5.],
[8.]]]])print(b[…,2:])
tensor([], size=(1, 2, 3, 0))補(bǔ)充：PyTorch中[..., 0]的使用案例
1. 示例1
import torch
a = torch.rand((17, 24, 8))
b = a[..., 0]
c = a[:, :, 0]
print(b == c)結(jié)果為True
2. 示例2
import torch
a = torch.rand((64, 17, 24, 8))
b = a[..., 0]
c = a[:, :, :, 0]
print(b == c)結(jié)果為True
3. 結(jié)論
可以看出[…, 0]相當(dāng)于[:, :, … :, 0]
以上就是pytorch抽取tensor的行的全部?jī)?nèi)容，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持W3Cschool。
