torch.narrow_copy

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

То же самое, что и Tensor.narrow(), за исключением того, что возвращается копия, а не общий хранилище. Это в первую очередь предназначено для разреженных тензоров, которые не имеют метода narrow с общим хранилищем.

Параметры

• input (Тензор) – тензор для сужения
• dim (int) – измерение для сужения
• start (int) – индекс элемента для начала сужения измерения. Может быть отрицательным, что означает индексирование с конца dim
• length (int) – длина сужаемого измерения, должно быть слабо положительным

Ключевые аргументы

out (Тензор, 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() для варианта без копирования