torch.index_select

torch.index_select(input, dim, index, *, out=None) → Tensor

Возвращает новый тензор, индексирующий тензор input вдоль измерения dim с использованием элементов в index, который является LongTensor.

Возвращаемый тензор имеет то же количество измерений, что и исходный тензор (input). Измерение dim имеет размер, равный длине index; другие измерения имеют тот же размер, что и в исходном тензоре.

Примечание

Возвращаемый тензор не использует то же хранилище, что и исходный тензор. Если out имеет форму, отличную от ожидаемой, мы незаметно изменяем её на правильную форму, перераспределяя базовое хранилище при необходимости.

Параметры

• input (Тензор) – входной тензор.
• dim (int) – измерение, в котором производится индексирование
• index (IntTensor или LongTensor) – 1-мерный тензор, содержащий индексы для индексирования

Ключевые аргументы

out (Тензор, необязательно) – выходной тензор.

Пример:

>>> x = torch.randn(3, 4)
>>> x
tensor([[ 0.1427,  0.0231, -0.5414, -1.0009],
        [-0.4664,  0.2647, -0.1228, -1.1068],
        [-1.1734, -0.6571,  0.7230, -0.6004]])
>>> indices = torch.tensor([0, 2])
>>> torch.index_select(x, 0, indices)
tensor([[ 0.1427,  0.0231, -0.5414, -1.0009],
        [-1.1734, -0.6571,  0.7230, -0.6004]])
>>> torch.index_select(x, 1, indices)
tensor([[ 0.1427, -0.5414],
        [-0.4664, -0.1228],
        [-1.1734,  0.7230]])