【操作】pytorch-tensor的拼接与索引

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在pytorch中使用tensor时，经常要拎出某行或某列，或者对两个tensor进行拼接、合并等操作

本文讲解如何根据索引来获取某行或某列，并展示如何用cat命令将pytroch的两个tensor进行合并

一、pytorch-tensor的索引   

本节讲解如何根据索引取出tensor的某行或某列

01. tensor索引某行或某列

要取出tensor的某行或某列，可按如下方式操作

import torch
x = torch.tensor( [[1, 2],[3, 4]])   # 生成一个tensor数据x
x[0]              # x的第0行
x[:,0]            # x的第0列
x[:,-1]           # x的最后一列

根据以上语句就可以取出tensor对象的某行或某列

二、pytorch-tensor的拼接   

本节讲解如何将两个tensor拼接

01. tensor的纵拼与横拼

tensor的拼接分为纵拼与横拼，要将两个tensor进行纵拼与横拼，可以用cat命令进行如下操作

import torch
x1 = torch.tensor( [[11, 12],[13, 14]])   # 生成一个tensor数据x1
x2 = torch.tensor( [[21, 22],[23, 24]])   # 生成一个tensor数据x2
y1 = torch.cat([x1, x2], dim=0)           # 纵拼
y2 = torch.cat([x1, x2], dim=1)           # 横拼
print('x1:',x1)                           
print('x2:',x2)                           
print('x1与x2纵拼:',y1)                           
print('x1与x2横拼:',y2)     

运行结果如下：

x1: tensor([[11, 12],
            [13, 14]])
x2: tensor([[21, 22],
            [23, 24]])
x1与x2纵拼: tensor([[11, 12],
                   [13, 14],
                   [21, 22],
                   [23, 24]])
x1与x2横拼: tensor([[11, 12, 21, 22],
                    [13, 14, 23, 24]])

好了，以上就是怎么在pytorch中如何通过索引查询tensor以及如何拼接tensor~

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