pytorch的索引常见方式_torch索引负一负二

在 PyTorch 中，可以使用索引来访问和操作张量的特定元素、切片或子集。下面是一些常见的张量索引操作示例：

1. 访问单个元素：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
print(x[0])  # 输出第一个元素
1
2
3
4

2. 切片操作：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
print(x[1:4])  # 输出索引为1到3的元素，即[2, 3, 4]
1
2
3
4

3. 使用步长切片：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
print(x[::2])  # 输出索引为偶数的元素，即[1, 3, 5]
1
2
3
4

4. 使用负索引：

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
print(x[-1])  # 输出最后一个元素
1
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3
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5. 使用多维索引：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x[0, 1])  # 输出第一行第二列的元素，即2
1
2
3
4

这些示例仅展示了基本的索引操作。在 PyTorch 中，还可以使用布尔索引、使用掩码张量进行索引、使用高级索引等更复杂的索引操作。这些功能可以更灵活地访问和操作张量中的元素。