如何使用条件匹配两个不同pytorch张量中的值

我有4个张量

ib0 = torch.tensor([14,17])
bb0 = torch.tensor([0,1])
ib1 = torch.tensor([17,4,2])
bb1 = torch.tensor([0,0,1])

我需要得到另一个张量，它根据bb0和bb1的值匹配ib0和ib1中的值。我想要的结果是

torch.tensor([[14,17],[14,4],[17,2]])

因为ib0中0（来自bb0）的索引值为14，而0（来自bb1）的索引值为17,4，这与bb0中1的索引值相似。

---

在波束搜索算法中，需要将来自同一波束的索引合并在一起。bb0和bb1张量是梁指数，而ib0、ib1是两个梁0和1的指数。因此，上述过程只是确保不同光束的折射率不会合并的一种方法

既然

bb0

和

bb1

具有不同的长度，如何将它们合并到单个输出中？你能以一些代码的形式提供逻辑吗？例如，使用numpy或

进行循环或类似的操作。@a_uucode>[（ib0[x]，ib1[y]）进行范围内的x（len（bb0））进行范围内的y（len（bb1）），如果bb0[x]==bb1[y]

@a_guest是否有更有效的方法在numpy/pytorch中使用索引进行上述操作？你说你需要这项功能来进行测试波束合并算法“，我不确定那是什么，但听起来总有两个光束？因此，

bb0

和

bb1

张量只包含1和0？或者你想最终堆叠两个以上的梁吗？不是真正的@a_guest。对不起，我应该提到可以有任意数量的梁。因此不需要使用循环