torch.index_select

torch.index_select(input, dim, index, *, out=None) → Tensor

沿维度 dim 使用 index（一个 LongTensor）对 input 张量进行索引，并返回一个新的张量。

返回的张量与原始张量 (input) 具有相同的维度数量。第 dim 维度的大小等于index 的长度；其他维度的大小则与原始张量中的相同。

注意

返回的张量不会与原始张量共享同一存储空间。如果 out 的形状与预期不符，我们会自动调整其形状为正确形式，并在需要时重新分配底层存储。

参数

input (Tensor) – 需要输入的张量。
dim (int) – 用于索引的维度
index (IntTensor 或 LongTensor) – 一个包含用于索引的1-D张量

关键字参数

out (Tensor, 可选) – 指定输出张量。

示例：

>>> x = torch.randn(3, 4)
>>> x
tensor([[ 0.1427,  0.0231, -0.5414, -1.0009],
        [-0.4664,  0.2647, -0.1228, -1.1068],
        [-1.1734, -0.6571,  0.7230, -0.6004]])
>>> indices = torch.tensor([0, 2])
>>> torch.index_select(x, 0, indices)
tensor([[ 0.1427,  0.0231, -0.5414, -1.0009],
        [-1.1734, -0.6571,  0.7230, -0.6004]])
>>> torch.index_select(x, 1, indices)
tensor([[ 0.1427, -0.5414],
        [-0.4664, -0.1228],
        [-1.1734,  0.7230]])