pytorch中[..., 0]的用法說(shuō)明
更新時(shí)間：2021年05月20日 10:30:44 作者：Qian._.
這篇文章主要介紹了pytorch中[..., 0]的用法說(shuō)明，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
在看程序的時(shí)候看到了x[…, 0]的語(yǔ)句不是很理解，后來(lái)自己做實(shí)驗(yàn)略微了解，以此記錄方便自己查看。
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 2
print(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]
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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