Deep-Learning-with-PyTorch-3.3 索

3.3 索引张量

如果我们需要获取一个包含除第一个点以外的所有点的张量怎么办？ 使用范围索引符号很容易，它也适用于标准Python列表。 请注意：

# In[53]:
some_list = list(range(6))
some_list[:]    # 所有元素
some_list[1:4]  # 包含从元素1到元素4
some_list[1:]   # 包含从元素1到列表的末尾
some_list[:4]   # 从列表开始元素到第4个
some_list[:-1]  # 从开始元素到倒数第二个元素
some_list[1:4:2]    # 从元素1到元素4，间隔为2

为了实现我们的目标，我们可以对PyTorch张量使用相同的符号，其附加好处是，就像在NumPy和其他Python科学库中一样，我们可以对每个张量的维使用范围索引：

# In[54]:
points[1:] # 第一行之后的所有行； 隐式地所有列
points[1:, :] # 第一行之后的所有行； 所有列
points[1:, 0] # 第一行之后的所有行； 第一列
points[None] # 添加大小为1的维度，就像取消挤压一样

除了使用范围之外，PyTorch还具有强大的索引形式，称为高级索引，我们将在下一章中介绍。