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index_select
anchor_w = self.FloatTensor(self.scaled_anchors).index_select(1, self.LongTensor([0]))
参数说明:index_select(x, 1, indices)
1代表维度1,即列,indices是筛选的索引序号。
例子:
import torch x = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3,4) print(x) indices = torch.LongTensor([0, 2]) y = torch.index_select(x, 0, indices) print(y) z = torch.index_select(x, 1, indices) print(z) z = torch.index_select(y, 1, indices) print(z)
结果:
tensor([[ 1., 2., 3., 4.], [ 5., 6., 7., 8.], [ 9., 10., 11., 12.]]) tensor([[ 1., 2., 3., 4.], [ 9., 10., 11., 12.]]) tensor([[ 1., 3.], [ 5., 7.], [ 9., 11.]]) tensor([[ 1., 3.], [ 9., 11.]])
以上这篇pytorch索引查找 index_select的例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。