pytorch数组处理：排序获取前k个（torch.topk(input , k, dim=1)）+ 截取Tensor的几种方法

本文主要是介绍pytorch数组处理：排序获取前k个（torch.topk(input , k, dim=1)）+ 截取Tensor的几种方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

数组排序并返回前N值

对数组的第n个维度进项排序，并返回排序的前k个元素的values, indices

torch.topk(input, k, dim=n, largest=True, sorted=True, out=None) 
-> (Tensor, LongTensor)

例：取input的第1维

values, indices = torch.topk(input , 1, dim=1)

$$largest\{\begin{array}{l}True，\mathrm{按照大到小排序}\\ False，\mathrm{按照小到大排序}\end{array}$$

input：一个tensor数据

k：指明是得到前k个数据以及其index

dim： 指定在哪个维度上排序， 默认是最后一个维度

sorted：返回的结果按照顺序返回

out：可缺省，不要

按照索引取值：torch.gather(input,dim,index)，或indicat_select

import torch
input = [[2, 3, 4, 5, 0, 0],[1, 4, 3, 0, 0, 0],[4, 2, 2, 5, 7, 0],[1, 0, 0, 0, 0, 0]
]
input = torch.tensor(input)
#注意index的类型
index = torch.LongTensor([[3],[2],[4],[0]])
#index之所以减1,是因为序列维度是从0开始计算的
out = torch.gather(input, 1, index)
————————————————
版权声明：https://blog.csdn.net/cpluss/article/details/90260550 https://www.zhihu.com/question/374472015

截取Tensor

初始方法

```c
res1 = []
for i in range(10):res1.append(i*3)
res = out[:, res1]

## [narrow](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.narrow.html?highlight=narrow#torch.narrow)维度范围返回 。返回的张量和张量共享相同的底层存储。
Narrow()的工作原理类似于高级索引。例如，在一个2D张量中，使用[:，0:5]选择列0到5中的所有行。同样的，可以使用torch.narrow(1,0,5)。然而，在高维张量中，对于每个维度都使用range操作是很麻烦的。使用narrow()可以更快更方便地实现这一点。```c
>>> x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
>>> torch.narrow(x, 0, 0, 2)# 沿着x的第0维度，的第0位置开始，向下选取2个距离
tensor([[ 1,  2,  3],[ 4,  5,  6]])
>>> torch.narrow(x, 1, 1, 2)# 沿着x的第1维度，的第1位置开始，向下选取2个距离
tensor([[ 2,  3],[ 5,  6],[ 8,  9]])

mask方式选取torch.masked_select(input,mask)

>>> import torch
>>> x = torch.randn([3, 4])
>>> print(x)tensor([[ 1.2001,  1.2968, -0.6657, -0.6907],[-2.0099,  0.6249, -0.5382,  1.4458],[ 0.0684,  0.4118,  0.1011, -0.5684]])>>> # 将x中的每一个元素与0.5进行比较
>>> # 当元素大于等于0.5返回True,否则返回False
>>> mask = x.ge(0.5)
>>> print(mask)tensor([[ True,  True, False, False],[False,  True, False,  True],[False, False, False, False]])>>> print(torch.masked_select(x, mask))tensor([1.2001, 1.2968, 0.6249, 1.4458])————————————————
版权声明  https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.masked_select.html#torch.masked_select   https://cloud.tencent.com/developer/article/1755706

permute置换操作+res = input[:,0:N]

where()

>>> x = torch.randn(2, 2, dtype=torch.double)
>>> x
tensor([[ 1.0779,  0.0383],[-0.8785, -1.1089]], dtype=torch.float64)
>>> torch.where(x > 0, x, 0.)
tensor([[1.0779, 0.0383],[0.0000, 0.0000]], dtype=torch.float64)

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