torch.narrow(input,dim,start,length)或者tensor.narrow(dim,start,length)

原创于 2020-04-15 15:04:58 发布 · 470 阅读

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本文详细解析了PyTorch中narrow函数的使用方法，包括如何沿指定维度进行张量剪裁，以及参数dim、start和length的具体含义。通过实例展示了narrow函数在实际操作中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

narrow可以理解为对张量的一种剪裁，且他们共用相同的storge

a=torch.tensor([i for i in range(0,9)]).reshape(3,3)
print(a)
b=torch.narrow(input=a,dim=0,start=0,length=2)
b
#output:
tensor([[0, 1, 2],
        [3, 4, 5],
        [6, 7, 8]])
tensor([[0, 1, 2],
        [3, 4, 5]])

c=a.narrow(dim=1,start=1,length=1)
c
#output:
tensor([[1],
        [4],
        [7]])

dim代表沿着哪个维度剪裁。start代表从dim维的第几位维开始剪裁。length代表沿着这一维度剪裁的长度