【PyTorch】le，index_select，clamp方法总结

最新推荐文章于 2025-07-21 00:28:47 发布
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分类专栏： PyTorch 文章标签： PyTorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bigFatCat_Tom/article/details/97965876
本文详细介绍PyTorch中三个核心函数的使用：torch.le用于逐元素比较两个张量；index_select用于根据指定索引选取张量的部分元素；torch.clamp用于限制张量元素在指定范围内，帮助理解与应用这些基本函数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

torch.le(input, other, out=None) → Tensor 逐元素比较input和other ， 即是否input<=other

返回1或0的tensor结果

 

index_select(x, 1, indices，out) →Tensor

1代表维度1，即列，indices是筛选的索引序号。x输入，out输出对应x的索引

 

torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor

将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max]，并返回结果到一个新张量。

pytorch索引查找 index_select
jacke121的专栏
10-14 3万+
index_select anchor_w = self.FloatTensor(self.scaled_anchors).index_select(1, self.LongTensor([0])) 参数说明：index_select(x, 1, indices) 1代表维度1，即列，indices是筛选的索引序号。 例子： import torch x = torch.linsp...
pytorch【笔记】
bettle_king的博客
01-24 1120
笔记
pytorch中的index_select函数
weixin_42621901的博客
06-10 1102
index_select(dim, index): dim: 按行/列进行索引，dim=0表示按行，dim=1表示按列。 index: 是一个tensor类型，用于索引行/列数值的一个列表，例如[1，2]，dim=0,表示按行索引1和2行值。[1,3,5]，dim=0，表示按行索引第1，3，5行。 备注： 可以使用index_select()函数生成batch_size大小的样本（例如在线性回归中，自定义一个读取batch_size大小的函数，每次返回batch_size大小的样本和标签）。 ...
pytorch 笔记：index_select
qq_40206371的博客
10-28 2233
是 PyTorch 中的一个非常有用的函数，允许从给定的维度中选择指定索引的张量值一个 1D 张量，包含你想要从dim维度中选择的索引此张量应该是LongTensor类型一个可选的参数，用于指定输出张量。如果没有提供，将创建一个新的张量。
Pytorch中index_select() 函数的理解
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函数形式： index_select( dim, index ) 参数： dim：表示从第几维挑选数据，类型为int值； index：表示从第一个参数维度中的哪个位置挑选数据，类型为torch.Tensor类的实例； 功能：从张量的某个维度的指定位置选取数据。 代码实例： t = torch.arange(24).reshape(2, 3, 4) # 初始化一...
pytorch index_select
phacpf123
07-14 246
python yield
【小贪】深度学习常用Pytorch, Numpy对比及常用语法
打瞌睡_的博客
07-09 1080
Torch的tensor可以在GPU上加速运算，Numpy的ndarray只能在CPU上加速运算。numpy API导包与相互转化。
pytorch运行物体检测模型 SSD
hawk2014bj的博客
04-28 830
物体检测是指根据一张图片包含的多个物体，通过模型分析物体的信息，最终给出图片中物体的位置以及物体的分类名称。物体检测输入的是一张图片，图片上包含多个物体，输出包括Pytorch 运行深度模型主要包括一下步骤。
Faceboxes pytorch代码解读(二) box_utils.py（下篇）
qq_36396844的博客
06-19 919
Faceboxes pytorch代码解读(一) box_utils.py（下篇） 续上篇，我们继续进行box_utils.py的解读。 不得不说，对于小白来说，看别人的代码真是一件头疼的事情。遇到各种没见过的函数都要一次次去查，去搞清楚它的用法。虽然这个过程有点痛苦，但是当你突然搞明白某个函数功能、某个类的作用时，那种豁然开朗的感觉真的让人很舒服。 咳咳，来点鸡汤。所以说，不管怎么样，当你坚持做一件事情的时候，一定不要轻易放弃。即使迷茫，也要坚持下去。总有一天，你会拨开迷雾，看见湛蓝的天空和最美的太阳！
pytorch SSD代码解读（1）
方悔读书迟
08-04 1731
SSD总共11个block，网络结构如下 import torch import torch.nn as nn def VGG(): vgg = [] # conv1 # 300,300,3 -> 150,150,64 vgg.append(nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)) vgg.append(nn.ReLU(inplace=Tr
Pytorch中index_select() 函数的实现理解
01-02
函数形式： index_select( dim, index ) 参数： dim：表示从第几维挑选数据，类型为int值； index：表示从第一个参数维度中的哪个位置挑选数据，类型为torch.Tensor类的实例； 刚开始学习pytorch，遇到了index_select(),一开始不太明白几个参数的意思，后来查了一下资料，算是明白了一点。 a = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3, 4) print(a) b = torch.index_select(a, 0, torch.tensor([0, 2])) print(b) p
【PyTorch】torch.index_select() 函数：某一维度上按索引选取元素
彬彬侠的博客
04-03 583
torch.index_select() 是 PyTorch 中用于在 某一维度上按索引选取元素 的函数，适用于从张量中抽取特定的行、列或更高维度切片，是比切片更灵活的选择操作。torch.index_select() 是构建数据选择、索引变换等操作的基本工具，特别适用于 NLP、图神经网络中嵌入提取、子图构造等任务。
pytorch:torch.clamp()
lunhuicnm的博客
06-12 927
torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max][min,max]，并返回结果到一个新张量。 操作定义如下： | min, if x_i < min y_i = | x_i, if min <= x_i <= max | max, if x_i > max 如果输入是FloatTensor or DoubleTensor类型，则参数min max 必须为实数，否则须为整数
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weixin_44976373的博客
02-28 1475
最近开始接触pytorch,发现torch.index_select不是很好理解,就查了一下文档： torch.index_select(input, dim, index, out=None) → Tensor input :输入一个张量 dim :索引所依赖的维度 index :索引的index out :返回的张量，默认为None torch...
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zy的博客
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最近加入了一个deeplearning的学习小组开始学习pytorch，初始对这个向量切片函数index_select()感到有些疑惑，经过自己一番实验之后，应该算是懂了吧，和大家一起分享一下实验结果。 index_select有两种用法，一种是将某一个张量(tensor)作为变量传入torch.index_select()函数，还有一个是tensor的内置方法index_select。用法分别...
pytorch中index_select()的详细用法与注意事项
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index_select() index_select()函数原型为： def index_select(self, dim: _int, index: Tensor) -> Tensor: ... 第一参数大家都知道是表示对象。 第二个参数dim表示维度，具体取哪一个维度就要看你对象原本的维度数了，比如一个torch.Size([1, 3, 3])的张量，你想取某一列，那dim就该取2或-1，一个torch.Size([ 3,3])的张量，想取某一行的话，那dim就该取1或-1。 第三
PyTorch加载FASHION_MNIST数据集方法
从给定的信息来看，这个压缩包文件名为"pytorch数据集2.rar"，它涉及到了一个特定的数据集"FASHION_MNIST_DATA"，并且该数据集与"pytorch"这个标签相关联。"pytorch"是一种开源机器学习库，用于Python编程语言，它...
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