Python 如何沿给定的dim将N维张量的对角线设置为0？

我想找出一种方法，将三维张量的对角线（沿2个给定的DIM）设为0。举个例子，假设我有一个[N，N，N]形状的张量，我想把dim=1,2的对角线设为0？这到底是怎么做到的

我尝试使用

fill\u diagonal\u

，但这仅适用于每个子数组的第k个对角线元素，即：

>数据=火炬一号（3,4,4）
>>>数据填充（0）
张量（[[0,1,1,1]，
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]],
[[1, 1, 1, 1],
[1, 0, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1]],
[[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1],
[1, 1, 0, 1],
[1, 1, 1, 1]]])

然而，我希望每个子矩阵的整个对角线在这里等于0。因此，预期的结果是

tensor([[[0, 1, 1, 1],
         [1, 0, 1, 1],
         [1, 1, 0, 1],
         [1, 1, 1, 0]],

        [[0, 1, 1, 1],
         [1, 0, 1, 1],
         [1, 1, 0, 1],
         [1, 1, 1, 0]],

        [[0, 1, 1, 1],
         [1, 0, 1, 1],
         [1, 1, 0, 1],
         [1, 1, 1, 0]]])

其次，我为给定的一对维度声明的原因是，我需要沿着两对不同的维度重复这个“归零”（例如dim=（1,2）然后dim=（0,1））以获得我需要的掩蔽

有没有一种方法可以为3D张量屏蔽2个任意维度上的给定对角线？

您可以使用子张量上的a来实现这一点：

跨越dim0的

#
对于范围内的i（数据大小（0））：
数据[i]。填充（0）

如果需要在三维张量的任意二维上执行此操作，只需将填充应用于适当的切片：

#跨dim1
对于范围内的i（数据大小（1））：
数据[：，i]。填充（0）

跨越dim2的

#
对于范围内的i（数据大小（2））：
数据[：，：，i]。填充（0）