Pytorch -我如何索引一个二维矩阵行方式？

mv1qrgav 于 12个月前发布在其他

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我想索引一个二维矩阵行和重新分配值。
例如，首先考虑一个一维向量的情况，我们有三个形状相同的一维Tensort1, indexes, t2。我们可以这样做索引和重新分配：

indexes = torch.tensor([0, 2, 1, 3])
t1 = torch.tensor([0.0, 0.0, 0.0, 0.0])
t2 = torch.tensor([0.1, 0.2, 0.3, 0.4])

t1[indexes] = t2

现在，假设t1, indexes, t2是二维矩阵而不是一维向量，并且具有相同的形状(R X C)。我想对这些矩阵中的每一行做类似的索引，其中：

for i in range(R):
    t1[i][indexes[i]] = t2[i]

我想将这个操作向量化，而不是使用for循环。我该怎么做？

pytorch

来源：https://stackoverflow.com/questions/56920264/pytorch-how-do-i-index-a-2-d-matrix-row-wise

2条答案

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sh7euo9m1#

因此，为了进行multi-index选择，您可以使用torch.gather函数，该函数沿dim（第二个参数）指定的轴沿着收集值。

示例1：

t2 = torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], 
                   [0.8, 1.8, 0.2, 0.3], 
                   [0.5, 0.1, 0.2, 0.4]])
indexes1 = torch.tensor([[0, 2, 0, 2], 
                         [0, 1, 1, 0], 
                         [0, 0, 1, 2]])
t1 = torch.gather(t2, 0, indexes1) # dim is 0
print(t1)

产出：

tensor([[0.1000, 0.1000, 0.3000, 0.4000],
        [0.1000, 1.8000, 0.2000, 0.4000],
        [0.1000, 0.2000, 0.2000, 0.4000]])

示例二：

t2 = torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], 
                   [0.8, 1.8, 0.2, 0.3], 
                   [0.5, 0.1, 0.2, 0.4]])
indexes2 = torch.tensor([[0, 3, 2, 0], 
                         [0, 1, 1, 3], 
                         [0, 0, 3, 2]])  
t1 = torch.gather(t2, 1, indexes2) # dim is 1
print(t1)

产出：

tensor([[0.1000, 0.4000, 0.3000, 0.1000],
        [0.8000, 1.8000, 1.8000, 0.3000],
        [0.5000, 0.5000, 0.4000, 0.2000]])

要了解更多关于torch.gather函数的信息，请参阅this SO讨论。
你也可以使用torch.Tensor.scatter_来做同样的事情。
t1.scatter_(0, indexes, t2)基本上是说将t2Tensor的元素发送到t1Tensor中的以下索引（在indexesTensor中指定），按行（dim 0）。

示例：

t1 = torch.zeros((3, 4))
t2 = torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], 
                   [0.8, 1.8, 0.2, 0.3], 
                   [0.5, 0.1, 0.2, 0.4]])
indexes = torch.tensor([[1, 2, 0, 2], 
                        [0, 1, 2, 1], 
                        [2, 0, 1, 0]])
t1 = t1.scatter_(0, indexes, t2)
print(t1)

产出：

tensor([[0.8000, 0.1000, 0.3000, 0.4000],
        [0.1000, 1.8000, 0.2000, 0.3000],
        [0.5000, 0.2000, 0.2000, 0.4000]])

你可以阅读更多关于它从这里。

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8yoxcaq72#

类似于@Anubhav的回答，scatter_的维度略有变化，这就完成了任务。来源：PyTorch Discussion

indexes = torch.tensor([[0, 2, 1, 3],
                        [1, 0, 3, 2]])
t1 = torch.zeros_like(indexes).float()
t2 = torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
                   [0.5, 0.6, 0.7, 0.8]])
t1.scatter_(1, indexes, t2)

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