Pytorch索引、切片、连接

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1.torch.cat()

  torch.cat() 是 PyTorch 库中的一个函数，用于沿指定维度连接张量。它接受一系列张量作为输入，并沿指定的维度进行连接。

torch.cat(tensors, dim=0, out=None)
"""
tensors：要连接的张量序列（例如，列表、元组）。
dim（可选）：要沿其进行连接的维度。它指定了轴或维度编号。默认情况下，它设置为0，表示沿第一个维度进行连接。
out（可选）：存储结果的输出张量。如果指定了 out，结果将存储在此张量中。如果未提供 out，则会创建一个新的张量来存储结果。
"""

import torch

# 创建两个张量
tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
tensor2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 沿着维度0连接两个张量
result0 = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)
result1 = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=1)

print("result0",result0)
print("result1",result1)

result0 tensor([[1, 2],
        		[3, 4],
        		[5, 6],
        		[7, 8]])
result1 tensor([[1, 2, 5, 6],
        		[3, 4, 7, 8]])

2.torch.column_stack()

 torch.column_stack() 是 PyTorch 中的一个函数，用于按列堆叠张量来创建一个新的张量。它将输入张量沿着列的方向进行堆叠，并返回一个新的张量。

torch.column_stack(tensors)
"""
tensors：要堆叠的张量序列。它可以是一个包含多个张量的元组、列表或任意可迭代对象。
"""

import torch

tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6])

result = torch.column_stack((tensor1, tensor2))

print(result)

tensor([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])

3.torch.gather()

torch.gather() 是 PyTorch 中的一个函数，用于根据给定的索引从输入张量中收集元素。它允许你按照指定的索引从输入张量中选择元素，并将它们组合成一个新的张量。

torch.gather(input, dim, index, out=None, sparse_grad=False)
"""
input：输入张量，从中收集元素。
dim：指定索引的维度。
index：包含要收集元素的索引的张量。
out（可选）：输出张量，用于存储结果。
sparse_grad（可选）：指定是否启用稀疏梯度。默认为 False
"""

import torch

# 输入张量
input = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

# 索引张量
index = torch.tensor([[0, 0], [1, 0]])

# 根据索引从输入张量中收集元素
result = torch.gather(input, 1, index)

print(result)
#tensor([[1, 2],
#       [3, 2]])

import torch

# 输入张量
input = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

# 索引张量
index = torch.tensor([[0, 0], [1, 0]])

# 根据索引从输入张量中收集元素
result = torch.gather(input, 0, index)

print(result)

4.torch.hstack()

  torch.hstack() 是 PyTorch 中的一个函数，用于沿着水平方向（列维度）堆叠张量来创建一个新的张量。它将输入张量沿着水平方向进行堆叠，并返回一个新的张量。

torch.hstack(tensors) -> Tensor
"""
tensors：要堆叠的张量序列。可以是一个包含多个张量的元组、列表或任意可迭代对象。
"""

import torch

tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
tensor2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

result = torch.hstack((tensor1, tensor2))

print(result)
# tensor([[1, 2, 5, 6],
#        [3, 4, 7, 8]])

5.torch.vstack()

torch.vstack()是PyTorch中用于沿垂直方向（行维度）堆叠张量的函数。它将输入张量沿垂直方向进行堆叠，并返回一个新的张量。

torch.vstack(tensors) -> Tensor

import torch

tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
tensor2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

result = torch.vstack((tensor1, tensor2))

print(result)

tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6],
        [7, 8]])

6.torch.index_select()

torch.index_select() 是 PyTorch 中的一个函数，用于按索引从输入张量中选择元素并返回一个新的张量。

torch.index_select(input, dim, index, out=None) -> Tensor
"""
input：输入张量，从中选择元素。
dim：指定索引的维度。即要在 input 张量的哪个维度上进行索引。
index：指定要选择的索引的张量。它的形状可以与 input 张量的形状不同，但必须满足广播规则。
out（可选）：输出张量，用于存储结果。如果提供了 out，则结果将存储在此张量中。
"""

import torch

# 输入张量
input = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 索引张量
index = torch.tensor([0, 2])

# 根据索引从输入张量中选择元素
result = torch.index_select(input, 0, index)

print(result)

tensor([[1, 2, 3],
        [7, 8, 9]])

7.torch.masked_select()

torch.masked_select() 是 PyTorch 中的一个函数，用于根据给定的掩码从输入张量中选择元素并返回一个新的张量。

torch.masked_select(input, mask, out=None) -> Tensor
"""
input：输入张量，从中选择元素。
mask：掩码张量，用于指定要选择的元素。mask 张量的形状必须与 input 张量的形状相同，或者满足广播规则。
out（可选）：输出张量，用于存储结果。如果提供了 out，则结果将存储在此张量中。
"""

import torch

# 输入张量
input = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 掩码张量
mask = torch.tensor([[True, False, True], [False, True, False], [True, False, True]])

# 根据掩码从输入张量中选择元素
result = torch.masked_select(input, mask)

print(result)

tensor([1, 3, 5, 7, 9])

8.torch.reshape

torch.reshape() 是 PyTorch 中的一个函数，用于改变张量的形状而不改变元素的数量。它返回一个具有新形状的新张量，其中的元素与原始张量相同。

torch.reshape(input, shape) -> Tensor
"""
input：输入张量，要改变形状的张量。
shape：指定的新形状。可以是一个整数元组或传递一个张量，其中包含新的形状。
torch.reshape() 函数将输入张量重新排列为指定的新形状。新的形状应该满足以下条件：

1. 新形状的元素数量与原始张量的元素数量相同。
2. 新形状中各维度的乘积与原始张量的元素数量相同。
"""

import torch

# 输入张量
input = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 改变形状为 (3, 2)
result1 = torch.reshape(input, (3, 2))

# 改变形状为 (1, 6)
result2 = torch.reshape(input, (1, 6))

# 改变形状为 (6,)
result3 = torch.reshape(input, (6,))

print(result1)
print(result2)
print(result3)

9.torch.stack()

torch.stack() 是 PyTorch 中的一个函数，用于沿着新的维度对给定的张量序列进行堆叠操作。

torch.stack(tensors, dim=0, *, out=None) -> Tensor
"""
tensors：张量的序列，要进行堆叠操作的张量。
dim（可选）：指定新的维度的位置。默认值为 0。
out（可选）：输出张量。如果提供了输出张量，则将结果存储在该张量中。
"""

import torch

# 张量序列
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6])
tensor3 = torch.tensor([7, 8, 9])

# 在维度 0 上进行堆叠操作
result = torch.stack([tensor1, tensor2, tensor3], dim=0)

print(result)

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]])

torch.stack和torch.cat异同点
1.维度变化：

• torch.stack 会在指定位置插入一个新的维度，从而增加张量的总维度数。
• torch.cat 则不会增加新的维度，只是在指定的现有维度上进行连接。

2.输入要求：

• torch.stack 要求所有输入张量的形状完全相同。
• torch.cat 只要求输入张量在要连接的维度之外的其他维度形状相同。

10.torch.where()

torch.where() 是 PyTorch 中的一个函数，用于根据给定的条件从两个张量中选择元素。

torch.where(condition, x, y) -> Tensor
"""
condition：条件张量，一个布尔张量，用于指定元素选择的条件。
x：张量，与 condition 形状相同的张量，当对应位置的 condition 元素为 True 时，选择 x 中的对应元素。
y：张量，与 condition 形状相同的张量，当对应位置的 condition 元素为 False 时，选择 y 中的对应元素。
"""

import torch

# 条件张量
condition = torch.tensor([[True, False], [False, True]])

# 选择的张量 x
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

# 选择的张量 y
y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 根据条件选择元素
result = torch.where(condition, x, y)

print(result)
#tensor([[1, 6],
#       [7, 4]])

import torch

# 输入张量
input = torch.tensor([1.5, 0.8, -1.2, 2.7, -3.5])

# 阈值
threshold = 0

# 根据阈值选择元素
result = torch.where(input > threshold, torch.tensor(1), torch.tensor(0))

print(result)#tensor([1, 1, 0, 1, 0])

11.torch.tile()

torch.tile() 是 PyTorch 中的一个函数，用于在指定维度上重复张量的元素。

torch.tile(input, reps) -> Tensor
"""
input：输入张量，要重复的张量。
reps：重复的次数，可以是一个整数或一个元组。
"""

import torch

# 输入张量
input = torch.tensor([1, 2, 3])

# 在维度 0 上重复 2 次
result = torch.tile(input, 2)

print(result)#tensor([1, 2, 3, 1, 2, 3])

import torch

# 输入张量
input = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

# 在维度 0 和维度 1 上重复
result = torch.tile(input, (2, 3))

print(result)
tensor([[1, 2, 1, 2, 1, 2],
        [3, 4, 3, 4, 3, 4],
        [1, 2, 1, 2, 1, 2],
        [3, 4, 3, 4, 3, 4]])

12.torch.take()

torch.take() 是 PyTorch 中的一个函数，用于在给定索引处提取张量的元素。

torch.take(input, indices) -> Tensor
"""
input：输入张量，要从中提取元素的张量。
indices：索引张量，包含要提取的元素的索引。它可以是一个一维整数张量或一个具有相同形状的张量。
"""

import torch

# 输入张量
input = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 索引张量
indices = torch.tensor([1, 4, 7])

# 提取元素
result = torch.take(input, indices)

print(result)# tensor([2, 5, 8])

import torch

# 输入张量
input = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 索引张量
indices = torch.tensor([[0, 2], [1, 2]])

# 提取部分元素
result = torch.take(input, indices)

print(result)
tensor([[1, 3],
        [2, 3]])

13.torch.scatter()

torch.scatter() 是 PyTorch 中的一个函数，用于根据索引在张量中进行散射操作。散射操作是指根据给定的索引，将源张量的值散布（写入）到目标张量的指定位置。

torch.scatter(input, dim, index, src)
"""
input：输入张量，表示目标张量，散射操作将在此张量上进行。
dim：整数值，表示散射操作沿着的维度。
index：索引张量，指定散射操作的目标位置。
src：源张量，包含要散射到目标张量中的值。
"""

import torch

# 创建目标张量
target = torch.zeros(3, 4)

# 创建索引张量和源张量
index = torch.tensor([[0, 1, 2, 0], [2, 1, 0, 2]])
source = torch.tensor([1, 2, 3, 4])

# 执行散射操作
torch.scatter(target, dim=1, index=index, src=source)

print(target)
# 输出:
# tensor([[1., 4., 3., 1.],
#         [0., 3., 2., 0.],
#         [3., 2., 1., 3.]])