pytorch中index_select()的用法
index_select(input, dim, index)
功能:在指定的维度dim上选取数据,不如选取某些行,列
参数介绍
- 第一个参数input是要索引查找的对象
- 第二个参数dim是要查找的维度,因为通常情况下我们使用的都是二维张量,所以可以简单的记忆: 0代表行,1代表列
- 第三个参数index是你要索引的序列,它是一个tensor对象
刚开始学习pytorch,遇到了index_select(),一开始不太明白几个参数的意思,后来查了一下资料,算是明白了一点。
a = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3, 4) print(a) b = torch.index_select(a, 0, torch.tensor([0, 2])) print(b) print(a.index_select(0, torch.tensor([0, 2]))) c = torch.index_select(a, 1, torch.tensor([1, 3])) print(c)
先定义了一个tensor,这里用到了linspace和view方法。
第一个参数是索引的对象,第二个参数0表示按行索引,1表示按列进行索引,第三个参数是一个tensor,就是索引的序号,比如b里面tensor[0, 2]表示第0行和第2行,c里面tensor[1, 3]表示第1列和第3列。
输出结果如下:
tensor([[ 1., 2., 3., 4.],
[ 5., 6., 7., 8.],
[ 9., 10., 11., 12.]])
tensor([[ 1., 2., 3., 4.],
[ 9., 10., 11., 12.]])
tensor([[ 1., 2., 3., 4.],
[ 9., 10., 11., 12.]])
tensor([[ 2., 4.],
[ 6., 8.],
[10., 12.]])
示例2
import torch x = torch.Tensor([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[9, 8, 7], [6, 5, 4]]]) print(x) print(x.size()) index = torch.LongTensor([0, 0, 1]) print(torch.index_select(x, 0, index)) print(torch.index_select(x, 0, index).size()) print(torch.index_select(x, 1, index)) print(torch.index_select(x, 1, index).size()) print(torch.index_select(x, 2, index)) print(torch.index_select(x, 2, index).size())
input的张量形状为2×2×3,index为[0, 0, 1]的向量
分别从0、1、2三个维度来使用index_select()函数,并输出结果和形状,维度大于2就会报错因为input最大只有三个维度
输出:
tensor([[[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.]],
[[9., 8., 7.],
[6., 5., 4.]]])
torch.Size([2, 2, 3])
tensor([[[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.]],
[[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.]],
[[9., 8., 7.],
[6., 5., 4.]]])
torch.Size([3, 2, 3])
tensor([[[1., 2., 3.],
[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.]],
[[9., 8., 7.],
[9., 8., 7.],
[6., 5., 4.]]])
torch.Size([2, 3, 3])
tensor([[[1., 1., 2.],
[4., 4., 5.]],
[[9., 9., 8.],
[6., 6., 5.]]])
torch.Size([2, 2, 3])
对结果进行分析:
index是大小为3的向量,输入的张量形状为2×2×3
dim = 0时,输出的张量形状为3×2×3
dim = 1时,输出的张量形状为2×3×3
dim = 2时,输出的张量形状为2×2×3
注意输出张量维度的变化与index大小的关系,结合输出的张量与原始张量来分析index_select()函数的作用
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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