python - 用数组索引 torch 张量

Question

我有以下火炬张量:

tensor([[-0.2,  0.3],
    [-0.5,  0.1],
    [-0.4,  0.2]])

以及以下 numpy 数组:(如有必要，我可以将其转换为其他内容)

[1 0 1]

我想获得以下张量:

tensor([0.3, -0.5, 0.2])

即我希望 numpy 数组索引张量的每个子元素。最好不使用循环。

提前致谢

Answer 1

您可能想使用 torch.gather - “沿由dim 指定的轴收集值。”

t = torch.tensor([[-0.2,  0.3],
    [-0.5,  0.1],
    [-0.4,  0.2]])
idxs = np.array([1,0,1])

idxs = torch.from_numpy(idxs).long().unsqueeze(1)  
# or   torch.from_numpy(idxs).long().view(-1,1)

t.gather(1, idxs)
tensor([[ 0.3000],
        [-0.5000],
        [ 0.2000]])

在这里，您的索引是 numpy 数组，因此您必须将其转换为 LongTensor。