C++ 什么'；是libtorch中np.delete的等价物吗？

似乎我们在libtorch中还没有一个

np.delete

等价物，那么我们如何模拟它的行为呢？例如，我试图在libtorch中重写以下代码：

ids=np.delete（ids，np.concatenate（[[last]，np.where（overlap>overlap_threshold）[0]]））

我该怎么做？我考虑过切片，但我不确定是否有我不知道的暗示。这就是我想到的：

neg=torch.where（重叠

libtorch：

auto neg=torch:：其中（重叠0:
#最大值的抓取指数
last=len（ids）-1
i=ids[最后]
#交叉点框的左上角
ix1=np.最大值（x1[i]，x1[id[：last]]
iy1=np.最大值（y1[i]，y1[id[：last]]
#相交框的右下角
ix2=np.最小值（x2[i]，x2[id[：last]]
iy2=np.最小值（y2[i]，y2[id[：last]]
#交叉框的宽度和高度
w=np.最大值（0.0，ix2-ix1+1.0）
h=np.最大值（0.0，iy2-iy1+1.0）
#交叉口区域
inter=w*h
如果模式=='min'：
重叠=内部/np.最小值（面积[i]，面积[id[：last]]
elif模式==“联合”：
#联合体上的交点（IoU）
重叠=内部/（区域[i]+区域[id[：last]]]-内部）
#删除重叠过大的所有框
#ids=np.delete（ids，np.concatenate（[[last]，np.where（重叠>重叠阈值）[0]]））
负=np.其中（重叠0）
{
//#最大值的抓取指数
auto last=ids.size（）[0]-1；
自动i=id[最后]；
//#交叉点框的左上角
auto-ix1=torch:：max（x1[i]，x1.index（{id.index（{Slice（None，last）}））；
auto iy1=torch:：max（y1[i]，y1.index（{ids.index（{Slice（None，last）}））；
//#相交框的右下角
autoix2=torch:：min（x2[i]，x2.index（{id.index（{Slice（None，last）}））；
autoiy2=torch:：min（y2[i]，y2.index（{ids.index（{Slice（None，last）}））；
//#交叉框的宽度和高度
自动w=火炬：：最大值（火炬：：张量（0.0），ix2-ix1+1.0）；
自动h=torch:：max（torch:：张量（0.0），iy2-iy1+1.0）；
//#交叉口区域
自动交互=w*h；
火炬：张量重叠；
如果（模式=“最小值”）
{
重叠=inter/torch:：min（区域[i]，区域.index（{id.index（{Slice（None，last）}））；
}
否则如果（模式=“联合”）
{/#联合上的交集（IoU）
重叠=inter/（区域[i]+区域索引（{ids.index（{Slice（None，last）}）}）-inter）；
}
//#删除重叠过大的所有框
//#ids=np.delete（ids，np.concatenate（[[last]，np.where（重叠>重叠阈值）[0]]））
自动负=火炬：：其中（重叠<重叠阈值）[0]；
ids=ids.index（{neg}）；
std：：cout正如评论中指出的那样，这似乎是一种合理的方法。也就是说，颠倒条件，只根据新条件进行过滤。

我还想在我原来的帖子中解决一个小问题。
与蟒蛇相同的正确形式：

ids=np.delete（ids，np.concatenate（[[last]，np.where（overlap>overlap_threshold）[0]]））

将是：

auto neg=torch:：where（overlap）听起来你想做一个反向掩码，而不是调用np。我在这里做的不是什么，完全一样吗？是的。这就是方法。没有隐藏的含义。不过不要克隆。被屏蔽的部分已经是副本了