理解pytorch系列：整型索引是怎么实现的

整型索引的匹配规则

在PyTorch中使用整型索引时，需要遵循一些基本规则来确定如何从原始张量中选择数据。整型索引可以是Python中的列表或者数组、NumPy数组，或者是PyTorch的LongTensor。整型索引允许在任何维度上进行复杂的数据选取操作，例如选择特定的行、列或者任意的元素。

以下是PyTorch中整型索引的匹配规则：

1. 单维度索引：如果你对一个维度使用整型索引（比如通过传递一个整数列表），你将根据列表中的每个整数值得到被索引维度上对应的切片。索引列表中的每个整数指定要选择的数据在该维度上的位置。

   示例：

   import torch
   
   x = torch.arange(12).view(3, 4)
   index = torch.tensor([0, 2])
   selected = x[index]