Pytorch张量索引澄清

考虑以下几点：

a=torch.rand（2,3,4）

a[[0]，[0,2][…，[0,3]]

到目前为止还不错，但当我尝试直接在

a

上选择相同的子集时，我（对我来说）得到了意想不到的结果

a[[0]、[0,2]、[0,3]]

我试图找到一个解释，到底发生了什么在最后一个案件，但没有找到任何。我很乐意理解最后一种索引形式的语义是什么

谢谢大家!

tensor([[[0.2410, 0.3700, 0.9221, 0.5289],
         [0.8820, 0.2856, 0.4072, 0.6177],
         [0.4279, 0.9396, 0.7483, 0.0087]],

        [[0.7295, 0.4965, 0.9559, 0.0419],
         [0.7379, 0.5761, 0.3439, 0.8682],
         [0.3886, 0.2435, 0.4024, 0.2007]]])

tensor([[0.2410, 0.5289],
        [0.4279, 0.0087]])

tensor([0.2410, 0.0087])