pytorch中[..., 0]怎么使用

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)pytorch中[..., 0]怎么使用，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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T(mén)rue

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T(mén)rue

pytorch的優(yōu)點(diǎn)

1.PyTorch是相當(dāng)簡(jiǎn)潔且高效快速的框架；2.設(shè)計(jì)追求最少的封裝；3.設(shè)計(jì)符合人類(lèi)思維，它讓用戶盡可能地專(zhuān)注于實(shí)現(xiàn)自己的想法；4.與google的Tensorflow類(lèi)似，F(xiàn)AIR的支持足以確保PyTorch獲得持續(xù)的開(kāi)發(fā)更新；5.PyTorch作者親自維護(hù)的論壇 供用戶交流和求教問(wèn)題6.入門(mén)簡(jiǎn)單

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