在看程序的时候看到了x[…, 0]的语句不是很理解,后来自己做实验略微了解,以此记录方便自己查看。
b=torch.Tensor([[[[10,2],[4,5],[7,8]],[[1,2],[4,5],[7,8]]]]) print(b.size()) (1, 2, 3, 2) print(b[…,0]) tensor([[[10., 4., 7.], [ 1., 4., 7.]]]) print(b[…,0].size()) (1, 2, 3) print(b[…,2]) Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in IndexError: index 2 is out of bounds for dimension 3 with size 2
print(b[0,…]) tensor([[[10., 2.], [ 4., 5.], [ 7., 8.]], [[ 1., 2.], [ 4., 5.], [ 7., 8.]]]) print(b[0,…].size()) (2, 3, 2)
print(b[0,…,0].size()) (2, 3) print(b[0,…,0]) tensor([[10., 4., 7.], [ 1., 4., 7.]])
[…, 0]表示抽取tensor b的第4根轴上的第一列数字组成tensor,[0, …]表示抽取tensor b的第一根轴上的第一列数字组成tensor,[0, …, 0]表示抽取b的第一根和第四根轴上的第一列数字组成tensor。
还发现一个现象
print(b[…,0:]) tensor([[[[10., 2.], [ 4., 5.], [ 7., 8.]], [[ 1., 2.], [ 4., 5.], [ 7., 8.]]]])
print(b[…,1:]) tensor([[[[2.], [5.], [8.]], [[2.], [5.], [8.]]]])
print(b[…,2:]) tensor([], size=(1, 2, 3, 0))
补充:PyTorch中[..., 0]的使用案例
import torch a = torch.rand((17, 24, 8)) b = a[..., 0] c = a[:, :, 0] print(b == c)
结果为True
import torch a = torch.rand((64, 17, 24, 8)) b = a[..., 0] c = a[:, :, :, 0] print(b == c)
结果为True
可以看出[…, 0]相当于[:, :, … :, 0]
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