在PyTorch中使用张量对多维张量进行索引
在PyTorch中，可以使用张量对多维张量进行索引。索引是指通过指定张量的维度和索引值来获取或修改张量中的元素。
多维张量是指具有多个维度的张量，例如二维张量是一个矩阵，三维张量是一个立方体，以此类推。
在PyTorch中，可以使用整数索引、切片索引和布尔索引来对多维张量进行索引。
- 整数索引： 可以使用整数索引来获取多维张量中特定位置的元素。例如，对于一个二维张量，可以使用两个整数索引来获取特定位置的元素。
- 切片索引： 可以使用切片索引来获取多维张量中的子张量。切片索引使用冒号（:）来指定起始位置、终止位置和步长。例如，对于一个二维张量，可以使用切片索引来获取特定行或列的子张量。
- 布尔索引： 可以使用布尔索引来根据条件筛选多维张量中的元素。布尔索引使用布尔值的张量来指定筛选条件。例如，可以使用布尔索引来获取大于某个阈值的元素。
使用张量对多维张量进行索引的优势是可以高效地获取或修改张量中的元素，而无需使用循环或其他复杂的操作。
在PyTorch中，可以使用以下方法对多维张量进行索引：
tensor[index]：使用整数索引获取张量中的元素。tensor[start:end:step]：使用切片索引获取张量中的子张量。tensor[boolean_tensor]：使用布尔索引获取满足条件的元素。
应用场景：
- 多维张量索引常用于数据处理、图像处理、自然语言处理等领域的数据操作和特征提取过程中。
- 在机器学习和深度学习中，多维张量索引常用于数据预处理、模型训练和模型评估过程中。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云PyTorch产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/pytorch
相关·内容
2回答
在PyTorch中使用张量对多维张量进行索引
pytorch、tensor
我有以下代码：b = torch.LongTensor([1,1,1,1])a[1,1,1,1]a[b]我该怎么做呢？谢谢
浏览 3提问于2018-08-30得票数 13
回答已采纳
2回答
PyTorch how to do跨多个维度的集合
python、pytorch
我正在尝试找到一种不使用for循环的方法。假设我有一个多维张量t0 bs = 4v = 16
t0 = torch.rand((bs, seq, v)) 它的形状是：torch.Size([4, 10, 16]) 我有另一个张量labels，它是seq维度中的一批5个随机索引： labels = torch.randint(0, seq, size=[bs, sample]) 这是shape torch.Size([4, 5]用于对t0的seq维度<
浏览 41提问于2021-01-26得票数 0
2回答
PyTorch张量
python、pytorch、tensor、torch
我是PyTorch的新手。谁能向我解释一下，为什么我们要在执行回归之前将数据帧转换为torch张量？(正如您所见，我已经拆分了数据集)。我还需要对这段代码进行解释： x_train_tensor = torch.tensor(x_train.values.reshape(-1, 1), dtype = torch.float)
y_train_tensor
浏览 16提问于2020-10-25得票数 0
1回答
如何利用torch.min索引对多维张量进行索引
python、pytorch
使用PyTorch，我有一个尺寸为(b, 2, x, y)的多维张量A，以及尺寸(b, 2, x, y, 3)的另一个相关张量B。我希望在dim=1中得到A中的最小值的索引(这个维数是2)，并将这个索引张量应用到B，这样我就可以得到一个形状(b, x, y, 3)的张量。通过使用A_mins, indices = torch.min(A, dim=1)，我可以得到
浏览 15提问于2022-02-23得票数 2
回答已采纳
1回答
PyTorch张量:基于旧张量和指数的新张量
python、pytorch、torch
我对张量很陌生，并且对这个问题感到头疼：tensor([0,1,2,0])tensor([[[0, 9], [2, 3],我想要创建一个新的张量，它包含索引中指定的行，按顺序排列。所以我想： [1, 8], [0, 9]]])
在张量
浏览 3提问于2021-03-31得票数 2
回答已采纳
1回答
ML模型输入和输出类比
json、machine-learning、caffe、pytorch
随着我对ML (我是一名移动DEV)的了解越来越多，我开始在我的脑海中形成一个类比。我想要社区的意见/验证。
作为前端DEV，您有一个后端和一个可以向其发出请求的API。我在尝试使用ML模型时遇到了一个问题，我不知道如何读取预期输入(API)，也不知道如何解码预期输出。
浏览 2提问于2019-01-24得票数 0
1回答
torch.combinations在PyTorch中多维张量或元组上的应用？
python、pytorch
使用PyTorch，torch.combinations将只接受一个一维张量作为输入，但我想将它应用于多维张量中的每个一维张量。print(inp_tuple)我也试着解开张量，把它应用到张量的元组中，但是它给出了一个错误，说它不能应用于元组。有什么方法可以让to
浏览 44提问于2022-08-01得票数 0
回答已采纳
1回答
为什么在PyTorch中有两个不同的标志来禁用梯度计算
python、pytorch、autograd
我是PyTorch的中级学习者，在最近的一些案例中，我看到人们使用torch.inference_mode()而不是著名的torch.no_grad()来验证经过训练的agent在强化学习(RL)实验中的有效性老实说，如果我读到描述的话，对我来说听起来完全一样。有人找到解释了吗？
浏览 53提问于2022-10-25得票数 -1
1回答
如何将字符串列表转换为Pytorch张量
pytorch、tensor
如何在Pytorch中将字符串列表转换为字符串/字符张量？this","is","my","list"]
np.array([mylist]) 返回： array([['this', 'is', 'my', 'list']], dtype='<U4') 但是，在pytorch中： torch.tensor(mylist)
浏览 161提问于2019-12-15得票数 1
回答已采纳
1回答
创建Pytorch“视图堆栈”以保存GPU内存
python、pytorch
我正在尝试扩展数据集，以便在Pytorch中进行分析，以便从一个一维(或2D)张量中生成两个视图堆栈，生成。在以下图像中，A(绿色)和B(蓝色)是原始张量的视图，这些张量从左向右滑行，然后组合成单个张量进行批处理：使用视图的动机是为了节省GPU内存，因为对于大型多维数据集，这个扩展过程可以将数十MB的数据集转换成数十GB的数据集，尽管有大量的数据重用(如果使用正常的<e
浏览 7提问于2022-03-05得票数 2
回答已采纳
4回答
对于给定的条件，得到二维张量A中的值指数，用它们来索引三维张量B
python、multidimensional-array、pytorch、tensor、tensor-indexing
对于给定的2D张量，我想检索值为1的所有索引。我希望能够简单地使用torch.nonzero(a == 1).squeeze()，这将返回tensor([1, 3, 2])。然而，相反，torch.nonzero(a == 1)返回一个2D张量(没关系)，每行有两个值(这不是我所期望的)。然后，返回的索引应该用于对三维张量的第二维(索引1)进行索引，并再次返回2D张量。\aten\src\TH&#x
浏览 7提问于2019-09-27得票数 1
回答已采纳
1回答
如何在PyTorch中计算注意力得分和编码器输出的加权平均值？
pytorch、lstm、recurrent-neural-network、tensor、attention-model
我目前正在尝试在PyTorch中实现一个LSTM，只要涉及到处理批量大小和多维张量，我就会突然忘记线性代数是如何工作的。我有一个大小为64，19，1的注意力分数张量，其中64是批量大小，19是源句的最大长度。我还有一个编码器输出的张量(隐藏状态)；它的形状是64、19、256，其中256是隐藏状态的维度。不幸的是，当涉及到超过两个维度/包括批次大小时，我的大脑无法对这些事情进行推理。
浏览 69提问于2021-10-18得票数 0
2回答
配置PyCharm调试器以显示阵列/张量形状？
intellij-idea、pycharm
当我使用PyCharm进行调试时，我希望调试器显示形状的NumPy数组/ Jax数组/ PyTorch张量。相反，我看到了他们的价值观：是否有方法配置PyCharm的调试器，以便显示这些多维数组的形状？
浏览 1提问于2020-08-05得票数 2
回答已采纳
1回答
在这种情况下，“视图”的正式定义是什么？
pytorch、tensor、definition
考虑从名为的小节张量:名为的多维数组开始的段落，它从Eli等人所著的名为“与PyTorch的深度学习”一书中的张量开始。Python列表或数字元组是在内存中单独分配的Python对象的集合，如图3.3所示。另一方面，PyTorch张量或NumPy数组是在(通常)连续内存块上的视图，包含未装箱的C数值类型，而不是对象。在本例中，每个元素都是32位(4字节)浮点数，如图3.3右侧所示。这意味着存储1,000,000个浮点
浏览 2提问于2021-10-30得票数 0
回答已采纳
1回答
割炬张量的切片及data_ptr()的使用
arrays、numpy、pytorch、torch
tensor([[ 1, 2, 3, 4, 5], [11, 12, 13, 14, 15]])所以我做了c = a[:,[2]]，它给了我预期的答案，但在自动评分器上还是失败了。自动平地机使用检查功能如下- expected = torch.tensor(expected)
浏览 2提问于2020-06-27得票数 1
回答已采纳
1回答
关于张量的子张量的Register_hook
pytorch
假设我们只想修改变量值的一部分的梯度，那么在pytorch中是否可以只对一个子张量进行register_hook (作为pytorch变量的张量的子张量)？
浏览 7提问于2019-04-30得票数 0
回答已采纳
1回答
对火炬张量的迭代
python、pytorch、iteration、tensor
什么是最好和最快的方式来迭代张量。令人费解的是，为什么我要得到张量而不是值。
浏览 2提问于2022-09-15得票数 2
回答已采纳
2回答
张量:它是什么，它和向量有什么不同？
machine-learning、math、terminology、tensor
我是机器学习的初学者，面对这个问题，请给我简单的例子或内容，以便我能最好地理解。
浏览 2提问于2017-04-27得票数 1
回答已采纳
1回答
如何返回张量中缺少的元素的先前相邻索引？
pytorch
我在火把中有两个张量：和我如何使用pytorch的张量API(Ops)来查找tensorB中缺少的TensorA元素，然后对于每个缺失的元素，返回TensorA中最近的前一个元素的索引？例如，对于上述张量，它应该返回：因为[3, 4, 5]和[8]从tensorA中
浏览 0提问于2023-04-13得票数 0
2回答
在Pytorch中裁剪一小批图像--每个图像都不同
pytorch
我有一个名为input的张量，维度为64x21x21。它是一个小批量的64个图像，每个21x21像素。我想把每张图片裁剪到11x11像素。所以我想要的输出张量的维度是64x11x11。中心像素由维度为64x2的名为center的二维长张量给出。对于图像i，center[i][0]给出行索引，center[i][1]给出输出中应该位于中心的像素的列索引。在pytorch中(在gpu上)有没有一种有效的方法来做到这一点？
浏览 1提问于2018-01-13得票数 4
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
