如何在 PyTorch 中选择二维索引？

Question

给定a = torch.randn(3, 2, 4, 5)，我如何选择像(2, :, 0, :), (1, :, 1, :), (2, :, 2, :), (0, :, 3, :) 这样的子张量（生成的张量大小为(2, 4, 5) 或(4, 2, 5)？

虽然a[2, :, 0, :] 给出了

 0.5580 -0.0337  1.0048 -0.5044  0.6784
-1.6117  1.0084  1.1886  0.1278  0.3739
[torch.FloatTensor of size 2x5]

但是，a[[2, 1, 2, 0], :, [0, 1, 2, 3], :] 给出了

TypeError: 对张量执行基本索引并遇到错误索引 dim 0 与列表类型的对象。唯一支持的类型是整数、切片、numpy 标量，或者如果使用 torch.LongTensor 或 torch.ByteTensor 进行索引，则只能传递单个张量。

虽然numpy 成功返回了(4, 2, 5) 张量。

Answer 1

它对你有用吗？

import torch

a = torch.randn(3, 2, 4, 5)
print(a.size())

b = [a[2, :, 0, :], a[1, :, 1, :], a[2, :, 2, :], a[0, :, 3, :]]
b = torch.stack(b, 0)

print(b.size()) # torch.Size([4, 2, 5])