1. 取索引的方式[[a,b,c...],[a,b,c...]   ]

下面的例子对于这个x进行操作

全取x,

print(x[:,:,:])

 第一个冒号代表0轴，第二个冒号代表1轴，第三个冒号代表2轴

第一个冒号可以选这类

 第二个冒号可以选这类

第三个冒号可以选这类

 

 2. 比较符号

idx=x[:,0,:]>0
print(idx)
print(idx.shape)

哪个维度是0，idx就会在x的基础上少那个维度

 

3. where 比较 用来描述True的位置 

4. 索引里面只放一个列表

anchors = torch.tensor([[360, 360],
                        [360, 180],
                        [180, 360]])

print(anchors.shape)

an = anchors[[1, 2, 1, 1, 1, 1]]
print(an.shape)

print(an)

会出现对个对应的值，只改变第一个维度

 

5. 索引里面放二个列表   

对于三维的情况，就应该要选择两个列表，取的一直都是最外面的维度

 

 [0,0,0],[1,1,1]就是取3个第一维度（0轴）为0，第二维度（1轴）为1的元素

 

6. stack将一维数组拼凑成多维

import torch

a=torch.tensor([1,1,1,1])
b=torch.tensor([2,2,2,2])
c=torch.tensor([3,3,3,3])
d=torch.stack((a,b,c),dim=1)
print(d)
print(d.shape)