【问题标题】:Is there a PyTorch tensor function that reduces dimension in regular patterns是否有一个 PyTorch 张量函数可以减少常规模式中的维度
【发布时间】:2020-05-21 03:02:14
【问题描述】:

很抱歉标题的措辞不佳。我想做的是这样的: 矩阵 1 是原始矩阵,矩阵 2 是矩阵 1,但每个偶数列和行都被取出。矩阵 3 是矩阵 1,但只有 1 (mod 3) 列和行。矩阵 4 是相同的,具有 1(模 4)列和行。矩阵 5 有 1 (mod 2) 列和所有行。

是否有一个 PyTorch 函数可以以这种快速且可以利用 GPU 的方式操纵张量?这有点像 MaxPool2d,但是我只需要第一个值而不是最大值。如果没有类似的功能,有没有办法手动完成但仍然很快?

【问题讨论】:

  • 这不就是切片吗?
  • 是的,但我不想有 for 循环并选择单个列和行,因为这会很慢。我正在寻找可以快速执行此操作的内部函数
  • 我知道。使用切片。这不会涉及 for 循环。

标签: python pytorch tensor


【解决方案1】:

Matrix 5 是最容易显示的,因为您只需要沿一个维度进行切片。但是您可以同时切开两者以获得其他结果。

matrix5 = matrix1[, ::2]

此表示法每隔一列取一次,从第零开始。

【讨论】:

  • 现在这个问题似乎很愚蠢。只是我之前从未使用过最后一个切片索引。谢谢
  • 是的,我会的,它还不允许我标记已解决
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