Python 如何动态索引pytorch中的张量？

例如，我得到一个张量：

tensor = torch.rand(12, 512, 768)

我得到了一个索引列表，比如：

[0,2,3,400,5,32,7,8,321,107,100,511]

在给定索引列表的情况下，我希望从维度2上的512个元素中选择1个元素。然后张量的大小会变成

（12，1768）

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有办法吗？

是的，您可以使用索引直接将其切片，然后使用将二维张量提升为三维张量：

# inputs
In [6]: tensor = torch.rand(12, 512, 768)
In [7]: idx_list = [0,2,3,400,5,32,7,8,321,107,100,511]

# slice using the index and then put a singleton dimension along axis 1
In [8]: for idx in idx_list:
   ...:     sampled_tensor = torch.unsqueeze(tensor[:, idx, :], 1)
   ...:     print(sampled_tensor.shape)
   ...:     
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])

---

或者，如果您想要更简洁的代码并且不想使用，请使用：

In [11]: for idx in idx_list:
    ...:     sampled_tensor = tensor[:, [idx], :]
    ...:     print(sampled_tensor.shape)
    ...:     
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])
torch.Size([12, 1, 768])

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注意：如果您希望仅对

idx\u列表中的一个
idx
进行切片，则无需对
循环使用
，还有一种方法，即使用PyTorch，并使用索引和：

当你调用
张量[：，idx\u张量，：]
你会得到一个形状的张量：
（12，lenu of_idx\u list，768）

其中，第二个维度取决于索引的数量

使用此张量可拆分为一系列形状的张量：
（12,1768）

所以最后，
张量列表
包含以下形状的张量：

[torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768])]

[torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768]),
 torch.Size([12, 1, 768])]