Pytorch 如何在不使用python索引的情况下切片torch张量

下面我的pytorch代码不断收到jit跟踪程序警告（在pytorch 1.1.0环境中），抱怨“pytorch 1.0跟踪程序警告：将张量转换为Python索引可能会…”

有没有一种方法可以在不使用python索引的情况下实现下面标记为（a）的代码行

N,C,H,W = input.size()
Cout=4*C
Hout=H//2
Wout=W//2
downsampled=torch.zeros([N,Cout,Hout,Wout], dtype= torch.FloatTensor)
downsampled[:,1:Cout:4,:,:]=input[:,:,0::2,1::2] ---- (A)

---

我确认jit跟踪程序不再抱怨Pytorch 1.2中的python索引（正如Umang Gupta所评论的）

顺便说一句，我提出了一个没有切片（但仍然使用索引）的实现，如下所示：

import torch

input=torch.arange(100)
input=input.view(10,10)
input=input[None, None, ...].expand(2,3,10,10) #torch.Size([2,3,10,10])

N,C,H,W=input.size()
Cout=4*C
Hout=H//2
Wout=W//2

downsampled=torch.zeros([N,Cout,Hout,Wout],dtype=torch.int8) #torch.Size([2,12,5,5])

dim2_idx=torch.tensor([k for k in range(0,H,2)])
dim3_idx=torch.tensor([k for k in range(1,W,2)])
sliced_input=input.index_select(2,dim2_idx).index_select(3,dim3_idx) #torch.Size([2,3,5,5])

#downsampled.index_select(1,torch.tensor([k for k in range(1,Cout,4)]))=temp <---Error: Can't assign to function call

for idx in range(1,Cout,4):
    downsampled[:,idx,:,:]=sliced_input[:,idx//4,:,:]

导入火炬
输入=torch.arange（100）
输入=输入。视图（10,10）
输入=输入[None，None，…]。展开（2,3,10,10）#火炬。尺寸（[2,3,10,10]）
N、 C，H，W=input.size（）
Cout=4*C
Hout=H//2
Wout=W//2
下采样=火炬零点（[N，Cout，Hout，Wout]，dtype=火炬int8）#火炬尺寸（[2,12,5,5]）
dim2_idx=火炬张量（[k表示范围（0，H，2）]）
dim3_idx=火炬张量（[k表示范围（1，W，2）]）
切片输入=输入。索引选择（2，dim2\U idx）。索引选择（3，dim3\U idx）#火炬大小（[2,3,5,5]）
#降采样索引_选择（1，火炬张量（[k代表范围内的k（1，Cout，4）]））=温度至少在1.2范围内工作。