torch.narrow_copy

torch.narrow_copy(input, dim, start, length, *, out=None) → Tensor

То же, что и Tensor.narrow(), но эта функция возвращает копию, а не тензор с общей памятью. Это предназначено главным образом для разреженных тензоров, у которых нет метода narrow с общей памятью.

Параметры:

• input (Tensor) – тензор, который нужно сузить
• dim (int) – измерение, вдоль которого нужно сузить тензор
• start (int) – индекс элемента, с которого начинается сужаемое измерение. Может быть отрицательным, что означает отсчёт от конца dim
• length (int) – длина сужаемого измерения; должна быть неотрицательной

Именованные аргументы:

out (Tensor, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> torch.narrow_copy(x, 0, 0, 2)
tensor([[ 1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6]])
>>> torch.narrow_copy(x, 1, 1, 2)
tensor([[ 2,  3],
        [ 5,  6],
        [ 8,  9]])
>>> s = torch.arange(16).reshape(2, 2, 2, 2).to_sparse(2)
>>> torch.narrow_copy(s, 0, 0, 1)
tensor(indices=tensor([[0, 0],
                       [0, 1]]),
       values=tensor([[[0, 1],
                       [2, 3]],

                      [[4, 5],
                       [6, 7]]]),
       size=(1, 2, 2, 2), nnz=2, layout=torch.sparse_coo)

См. также

torch.narrow() — вариант без копирования