(五)索引与切片

1. 索引

# [b, c,h, w]
a = torch.rand(4,3,28,28)  

取第0张图片

In [12]:   a[0].shape
Out[13]:   torch.Size([3, 28, 28])

取第0张图片的第0个通道

In [12]:   a[0, 0].shape
Out[13]:   torch.Size([28, 28])

取第0张图片的第0个通道的2行第4列的像素点

In [12]:   a[0, 0, 2, 4]
Out[13]:   tensor(0.8072)

2. select first/last N

a[:2] ==[0,2)

3. select by steps

• 1. ： all
• 2. n： 等价于 n<--end
     ：n 等价于 start-->n
• 3. start：end 等价于 [start:end）
• 4. start：end：2
     每隔阂一行取
     默认start：end：1

4. select by specific index

• a.index_select(dim, 索引号）
  

  

• ...代表任意长的维度
  

  

4. select by mask

5. select by flatten index