Python Pytorch张量-如何通过特定张量获取索引

我有张量

t = torch.tensor([[1, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 0], [1, 0, 0, 0]])

和一个查询张量

q = torch.tensor([1, 0, 0, 0])

有没有办法获得

q

like的索引

indexes = t.index(q) # get back [0, 3]

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在Pytork中？

请尝试此操作，我没有在这台电脑上安装torch

import torch

t = torch.tensor([[1, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 0], [1, 0, 0, 0]])
q = torch.tensor([1, 0, 0, 0])

index = torch.nonzero(torch.sum((t == q), dim=1) == t.shape[1])

编辑说明：针对Shai提出的问题进行编辑

怎么样

In [1]: torch.nonzero((t == q).sum(dim=1) == t.size(1))
Out[1]: 
tensor([[ 0],
        [ 3]])

比较

t==q

在

t

和

q

之间执行元素级比较，因为您要查找整行匹配，所以需要沿行

.sum（dim=1）

并查看哪一行是完美匹配的

==t.size（1）

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从v0.4.1开始，支持

dim

参数：

torch.all(t==q, dim=1)

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一种更为pytorch原生的方法是：

torch.all(q.repeat((t.shape[1],1))==t, dim=1)

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您的代码执行元素级比较，结果是

[[0,0]、[0,1]、[0,2]、[0,3]、[1,1]、[1,1]、[1,3]、[2,2]、[2,3]、[3,0]、[3,1]、[3,2]、[3,3]

。您需要比较行。@Shai Ic，这很容易修复