如何在PyTorch中以不同偏移量移动张量中的列（或行）？

在PyTorch中，内置的

torch.roll

函数只能移动偏移量相同的列（或行）。但是我想用不同的偏移量来移动列。假设输入张量为

[[1,2,3],
 [4,5,6],
 [7,8,9]]

比方说，我想对第I列使用偏移量

I

进行移位。因此，预期输出为

[[1,8,6],
 [4,2,9],
 [7,5,3]]

---

这样做的一个选项是使用

torch.roll

和concat分别移动每一列。但是考虑到有效性和代码紧凑性，我不想引入循环结构。有更好的方法吗？

让我们定义一些名称：

导入火炬
mat=火炬张量(
[[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]])
指数=火炬。LongTensor（[0,1,2]）#也可以在这个特定场景中使用arange

首先，你可以做一个类似的张量

[[0, 0, 0],
 [1, 1, 1],
 [2, 2, 2]]

使用

arange1=torch.arange（3）.视图（（3,1））。重复（（1,3））

现在，让我们做一个目标指数的张量

[[0, 2, 1],
 [1, 0, 2],
 [2, 1, 0]]

与

arange2=（arange1-索引）%3

最后，我们得到了预期的输出

火炬聚集（垫、0、2）

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