这篇文章主要为大家详细介绍了python之pytorch中[..., 0]的用法说明,具有一定的参考价值,可以用来参考一下。
感兴趣的小伙伴,下面一起跟随四海网的雯雯来看看吧!
在看程序的时候看到了x[…, 0]的语句不是很理解,后来自己做实验略微了解,以此记录方便自己查看。
代码如下:
b=torch.Tensor([[[[10,2],[4,5],[7,8]],[[1,2],[4,5],[7,8]]]])
print(b.size())
(1, 2, 3, 2)
print(b[…,0])
tensor([[[10., 4., 7.],
[ 1., 4., 7.]]])
print(b[…,0].size())
(1, 2, 3)
print(b[…,2])
Traceback (most recent call last):
File “”, line 1, in
IndexError: index 2 is out of bounds for dimension 3 with size 2
pytorch中[..., 0]的用法说明
代码如下:
print(b[0,…])
tensor([[[10., 2.],
[ 4., 5.],
[ 7., 8.]],
[[ 1., 2.],
[ 4., 5.],
[ 7., 8.]]])
print(b[0,…].size())
(2, 3, 2)
pytorch中[..., 0]的用法说明
代码如下:
print(b[0,…,0].size())
(2, 3)
print(b[0,…,0])
tensor([[10., 4., 7.],
[ 1., 4., 7.]])
pytorch中[..., 0]的用法说明
[…, 0]表示抽取tensor b的第4根轴上的第一列数字组成tensor,[0, …]表示抽取tensor b的第一根轴上的第一列数字组成tensor,[0, …, 0]表示抽取b的第一根和第四根轴上的第一列数字组成tensor。
还发现一个现象
代码如下:
print(b[…,0:])
tensor([[[[10., 2.],
[ 4., 5.],
[ 7., 8.]],
[[ 1., 2.],
[ 4., 5.],
[ 7., 8.]]]])
pytorch中[..., 0]的用法说明
代码如下:
print(b[…,1:])
tensor([[[[2.],
[5.],
[8.]],
[[2.],
[5.],
[8.]]]])
pytorch中[..., 0]的用法说明
代码如下:
print(b[…,2:])
tensor([], size=(1, 2, 3, 0))
pytorch中[..., 0]的用法说明
代码如下:
import torch
a = torch.rand((17, 24, 8))
b = a[..., 0]
c = a[:, :, 0]
print(b == c)
pytorch中[..., 0]的用法说明
结果为True
代码如下:
import torch
a = torch.rand((64, 17, 24, 8))
b = a[..., 0]
c = a[:, :, :, 0]
print(b == c)
pytorch中[..., 0]的用法说明
结果为True
可以看出[…, 0]相当于[:, :, … :, 0]
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持四海网。
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注:关于python之pytorch中[..., 0]的用法说明的内容就先介绍到这里,更多相关文章的可以留意四海网的其他信息。
关键词:python
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