在 Pytorch 中为子张量赋值

【问题标题】：Assign value to sub-tensor in Pytorch在 Pytorch 中为子张量赋值
【发布时间】：2021-08-01 09:14:47
【问题描述】：

假设我有一个形状为 (3, 3, 3, 3) 的 PyTorch 张量 t，我想将所有 x 和 y 的 t[0, 1, x, y] 设置为 z。我注意到以下所有语法都有效：

t[0, 1] = z
t[0, 1, :] = z
t[0, 1, :, :] = z
t[0, 1, ...] = z

在幕后执行的方式有什么不同吗？这些方法中是否有任何一种优于其他方法？

【问题讨论】：

我认为没有区别。您可以自己对其进行基准测试并查看。

标签： python indexing pytorch

【解决方案1】：

: 和 ... 在底层是 translated to C++ 的方式存在细微差别：

Python和C++索引类型的一对一翻译如下：

Python C++ (assuming using namespace torch::indexing)

None None

Ellipsis Ellipsis

... "..."

: or :: Slice() or Slice(None, None) or Slice(None, None, None)

Python	C++ (assuming using namespace torch::indexing)
None	None
Ellipsis	Ellipsis
...	"..."
: or ::	Slice() or Slice(None, None) or Slice(None, None, None)

但实际上这对性能没有影响。使用在您的上下文中最易读的样式。

【讨论】：