pytorch切片,numpy切片的总结,以及数组切片常用操作的总结
对于pytorch里的tensor来讲,以4维tensor:data为例,我们顺序的获取第2个维度,从0-N-1的切片是很容易的,只需
out = data[:,:,:N,:]
但是思考,我们想获取第2个维度,从3-N-5的切片该怎么做呢,接下来着重介绍的就是这种需求:
index = list(np.arange(3,N-4,1))#左闭右开,首先生成需要切片的索引
indexs = torch.LongTensor(index)
out = torch.index_select(data,d,indexs)#沿着d维度,对indexs索引取值
对于numpy里的np.adarray来讲,以4维数组:data为例
1.获取某一维的某一个索引值的数据,例第2维,第8个索引
out = data[:,:,8,:]#pytorch也适用
2.获取某一维的从0开始到某一索引的数据,例第二维,前8个索引
out = data[:,:,:8,:]
这里,我们主要记住的是:
1.' :, ' 代表一个完整的维度的所有值
2.' :n, ' 代表某一维的前n个索引下的值
3.' n, ' 代表某一维度的某一个索引n的值
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