[人工智能] pytorch 维数嵌套（多维与一维的嵌套关系）

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[人工智能]pytorch 维数嵌套（多维与一维的嵌套关系）

今天在看代码的时候，发现对于嵌套的代码理解不太深刻，这里举个例子加深下印象
先看个简单的例子

a = torch.tensor([1,2,3])
b = torch.tensor([[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]])

在这里插入图片描述

我们再来看个复杂的例子。

a
tensor([[[ 0,  1,  2,  3],
         [ 4,  5,  6,  7],
         [ 8,  9, 10, 11],
         [12, 13, 14, 15]],
        [[16, 17, 18, 19],
         [20, 21, 22, 23],
         [24, 25, 26, 27],
         [28, 29, 30, 31]]])
b
tensor([[0, 0],
        [1, 1]])
c
tensor([[3, 3],
        [2, 2]])

a[b,:,:]				
tensor([[[[ 0,  1,  2,  3],
          [ 4,  5,  6,  7],
          [ 8,  9, 10, 11],
          [12, 13, 14, 15]],
         [[ 0,  1,  2,  3],
          [ 4,  5,  6,  7],
          [ 8,  9, 10, 11],
          [12, 13, 14, 15]]],
        [[[16, 17, 18, 19],
          [20, 21, 22, 23],
          [24, 25, 26, 27],
          [28, 29, 30, 31]],
         [[16, 17, 18, 19],
          [20, 21, 22, 23],
          [24, 25, 26, 27],
          [28, 29, 30, 31]]]])
a[b,c,:]
tensor([[[12, 13, 14, 15],
         [12, 13, 14, 15]],
        [[24, 25, 26, 27],
         [24, 25, 26, 27]]])