Python 用数组索引火炬张量

我有以下火炬张量：

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

以及下面的numpy数组：（如果需要，我可以将其转换为其他形式）

我想得到以下张量：

tensor([0.3, -0.5, 0.2])

i、 我希望numpy数组为张量的每个子元素建立索引。最好不使用回路

提前感谢

只需简单地为第一个维度使用一个范围（len（index））

import torch

a = torch.tensor([[-0.2,  0.3],
    [-0.5,  0.1],
    [-0.4,  0.2]])

c = [1, 0, 1]


b = a[range(3),c]

print(b)

您可能希望使用-“沿dim指定的轴聚集值。”

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（）.unsqueze（1）
#或者torch.from_numpy（idxs.long（）.view（-1,1）

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

---

这里，你的索引是numpy数组，所以你必须将它转换为LongTensor。

我选择了这个答案，因为当张量较大时，它会更快

import torch

a = torch.tensor([[-0.2,  0.3],
    [-0.5,  0.1],
    [-0.4,  0.2]])

c = [1, 0, 1]


b = a[range(3),c]

print(b)