pytorch中[...,0]表示什么意思，用法是怎样-群英

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这篇文章给大家分享的是“pytorch中[...,0]表示什么意思，用法是怎样”，对大家学习和理解有一定的参考价值和帮助，有这方面学习需要的朋友，接下来就跟随小编一起学习一下吧。

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

1. 示例1

import torch
a = torch.rand((17, 24, 8))
b = a[..., 0]
c = a[:, :, 0]
print(b == c)

结果为True

2. 示例2

import torch
a = torch.rand((64, 17, 24, 8))
b = a[..., 0]
c = a[:, :, :, 0]
print(b == c)

结果为True

3. 结论

可以看出[…, 0]相当于[:, :, … :, 0]

上述内容具有一定的借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考，希望能对大家有帮助，想要了解更多"pytorch中[...,0]表示什么意思，用法是怎样"的内容，大家可以关注群英网络的其它相关文章。

标签： pytorch[...,0]

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