index_select
anchor_w = self.FloatTensor(self.scaled_anchors).index_select(1, self.LongTensor([0]))
参数说明：index_select(x, 1, indices)
1代表维度1，即列，indices是筛选的索引序号。
例子：
import torch x = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3,4) print(x) indices = torch.LongTensor([0, 2]) y = torch.index_select(x, 0, indices) print(y) z = torch.index_select(x, 1, indices) print(z) z = torch.index_select(y, 1, indices) print(z)
结果：
tensor([[ 1., 2., 3., 4.],
[ 5., 6., 7., 8.],
[ 9., 10., 11., 12.]])
tensor([[ 1., 2., 3., 4.],
[ 9., 10., 11., 12.]])
tensor([[ 1., 3.],
[ 5., 7.],
[ 9., 11.]])
tensor([[ 1., 3.],
[ 9., 11.]])
以上这篇pytorch索引查找 index_select的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
