【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)切片操作

PyTorch深度学习总结

第三章 PyTorch中张量(Tensor)切片操作

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文章目录

• PyTorch深度学习总结
• 一、前言
• 二、获取张量中的元素
• • 1、切片（行、列数）方法
  • 2、torch.where()函数
  • 3、使元素置零的操作

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一、前言

上文介绍了PyTorch中改变张量(Tensor)形状的操作，本文主要介绍张量切片操作。

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二、获取张量中的元素

1、切片（行、列数）方法

①

# 引入库
import torch

# 生成张量
A = torch.arange(9).reshape(3, 3)
print(A)

生成张量A：

tensor(

\[0, 1, 2\], \[3, 4, 5\], \[6, 7, 8\]\]) *** ** * ** *** 现截取A\[0\]: ```python print(A[0]) # 截取最外围括号内第一个括号的内容,第一个维度第一行的内容 ``` **结果为：** tensor(\[0, 1, 2\]) ② ```python # 引入库 import torch # 生成张量 B = torch.arange(9).reshape(1, 3, 3) print(B) ``` **生成张量B：** tensor( \[\[\[0, 1, 2\], \[3, 4, 5\], \[6, 7, 8\]\]\]) *** ** * ** *** 现截取B\[0\]: ```python print(B[0]) # 截取最外围括号内第括号的内容,第一个维度第一行的内容 ``` **结果为：** tensor( \[\[0, 1, 2\], \[3, 4, 5\], \[6, 7, 8\]\]) ③根据上文张量B进行截取 ```python print(B[0, 1:2, 1:2]) ``` **结果为：** tensor(\[\[4\]\]) `注意此时[1：2]指第2个元素开头到第三个元素为至，且不包含第三个元素。(属于包含左边不包含右边，先行后列)` *** ** * ** *** ```python print(B[0, 1:3, 1:2]) ``` **结果为：** tensor(\[\[4\], \[7\]\]) *** ** * ** *** ```python print(B[0, -1, -2]) ``` **结果为：** tensor(7) *** ** * ** *** ```python print(B[0, -3:-1, -2]) # 第一个维度，倒数第三行到倒数二行，倒数第二列的元素 ``` **结果为：** tensor(\[1, 4\]) ④通过比较关系输出元素 ```python print(B[B>=3]) ``` **结果为：** tensor(\[3, 4, 5, 6, 7, 8\]) `注意此处为获取元素组成1维张量`

2、torch.where()函数

C = -B
D = torch.where(B>4, B, C)
print(D)

输出结果为：

tensor(

\[\[ 0, -1, -2\], \[-3, -4, 5\], \[ 6, 7, 8\]\]\])

3、使元素置零的操作

函数	描述
torch.tril(A, diagonal=0)	将A以第一个元素为对角线的直线，将上三角置零
torch.triu(A, diagonal=0)	将A以第一个元素为对角线的直线，将下三角置零
torch.diag(A)	保留对角线，将其他元素全部置零,输入必须是二维张量

示例：

torch.tril():

E1 = torch.tril(B, diagonal=0)
print(E1)

输出结果为：

tensor(

\[\[0, 0, 0\], \[3, 4, 0\], \[6, 7, 8\]\]\]) *** ** * ** *** ```python E2 = torch.tril(B, diagonal=1) print(E2) ``` 输出结果为： tensor( \[\[\[0, 1, 0\], \[3, 4, 5\], \[6, 7, 8\]\]\]) **torch.triu():** ```python F = torch.triu(B, diagonal=0) print(F) ``` 输出结果为： tensor( \[\[\[0, 1, 2\], \[0, 4, 5\], \[0, 0, 8\]\]\]) **torch.diag():** ```python H = torch.diag(A) print(H) ``` 输出结果为： tensor(\[0, 4, 8\])

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