如何在 pytorch 中通过给定的索引和张量生成新的张量?

Question

>我有一个这样的张量：

x = torch.tensor([[3, 4, 2], [0, 1, 5]])

我有一个这样的索引：

ind = torch.tensor([[1, 1, 0], [0, 0, 1]])

那么我想通过x和ind生成一个新的张量：

z = torch.tensor([0, 1, 2], [3, 4, 5])

我像这样用蟒蛇来攻击它：

# -*- coding: utf-8 -*-
import torch
x = torch.tensor([[3, 4, 2], [0, 1, 5]])
ind = torch.tensor([[1, 1, 0], [0, 0, 1]])
z = torch.zeros_like(x)
for i in range(x.shape[0]):
for j in range(x.shape[1]):
z[i, j] = x[ind[i][j]][j]
print(z)

我想知道如何通过pytorch解决这个问题？

Answer 1

您正在寻找torch.gather

In [1]: import torch
In [2]: x = torch.tensor([[3, 4, 2], [0, 1, 5]])
In [3]: ind = torch.tensor([[1, 1, 0], [0, 0, 1]])
In [4]: torch.gather(x, 0, ind)
Out[4]:
tensor([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])