pytorch 我可以用逻辑索引或索引列表来分割Tensor吗？

muk1a3rh 于 2023-04-30 发布在其他

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我正在尝试使用列上的逻辑索引来切片PyTorchTensor。我想要索引向量中对应于1值的列。切片和逻辑索引都是可能的，但是它们可以一起使用吗？如果是，如何做到？我的尝试不断抛出无用的错误
TypeError：使用ByteTensor类型的对象索引Tensor。唯一支持的类型是整数、切片、numpy标量和torch。LongTensor或torch。ByteTensor作为唯一参数。

MCVE

期望输出

import torch

C = torch.LongTensor([[1, 3], [4, 6]])
# 1 3
# 4 6

逻辑索引仅对列：

A_log = torch.ByteTensor([1, 0, 1]) # the logical index
B = torch.LongTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
C = B[:, A_log] # Throws error

如果向量大小相同，则逻辑索引工作：

B_truncated = torch.LongTensor([1, 2, 3])
C = B_truncated[A_log]

我可以通过重复逻辑索引来获得所需的结果，使其具有与我索引的Tensor相同的大小，但之后我还必须重新调整输出。

C = B[A_log.repeat(2, 1)] # [torch.LongTensor of size 4]
C = C.resize_(2, 2)

我还尝试使用索引列表：

A_idx = torch.LongTensor([0, 2]) # the index vector
C = B[:, A_idx] # Throws error

如果我想要索引的连续范围，切片工作：

C = B[:, 1:2]

pytorch

来源：https://stackoverflow.com/questions/43989310/can-i-slice-tensors-with-logical-indexing-or-lists-of-indices

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按热度按时间

luaexgnf1#

我想这是作为index_select函数实现的，可以试试

import torch

A_idx = torch.LongTensor([0, 2]) # the index vector
B = torch.LongTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
C = B.index_select(1, A_idx)
# 1 3
# 4 6

赞(0）回复(0）举报 2023-04-30

7gcisfzg2#

在PyTorch 1中。5.0中，用作索引的Tensor必须是long、byte或boolTensor。
下面是一个索引作为长的Tensor。

import torch

B = torch.LongTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
idx1 = torch.LongTensor([0, 2])

B[:, idx1]
# tensor([[1, 3],
#         [4, 6]])

下面是一个布尔（逻辑索引）的Tensor：

idx2 = torch.BoolTensor([True, False, True]) 

B[:, idx2]
# tensor([[1, 3],
#         [4, 6]])

赞(0）回复(0）举报 2023-04-30

qnyhuwrf3#

我尝试了这段代码，并将结果作为注解写在它旁边。

import torch

arr = torch.tensor([[0,1,2],[3,4,5]])
arr = torch.arange(6).reshape((2,3))
print(arr)
#   tensor([[0, 1, 2],
#   [3, 4, 5]])

print(arr[1]) # tensor([3, 4, 5])
print(arr[1,1]) # tensor(4)
print(arr[1, :]) # tensor([3, 4, 5])
#print(arr[1,1,1]) #    IndexError: too many indices for tensor of dimension 2
print(arr[1, [0,1]]) # tensor([3, 4])
print(arr[[0, 1],0]) # tensor([0, 3])

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