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python - a[:,:,0] 和 a[:][:][0] 之间的差异

问题描述

嗨，我正在研究 python 中的切片，我发现了一些奇怪的东西，我不明白

import torch

a = torch.tensor([
    [
        [1, 2, 3],
        [4, 5, 6]
    ],
    [
        [7, 2, 3],
        [8, 5, 6]
    ]
])

>>> a[:][:][0]
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])

>>> a[:,:,0]
tensor([[1, 4],
        [7, 8]])

我试图从对应的火炬列表中拉出[[1,4,7,8]]，所以我输入了一个[:][:][0]，结果是[[1,2,3]， [4,5,6]]。
然后，当我输入 a[:,:,0] 时，出现了 [[1,4,7,8]]。
我以为他们没有什么不同，但出现了不同的结果。
torch 和 numpy 运算符，有一个类似 a[:,0] 的操作。它与 a[:][0] 究竟有何不同？

标签： pythonnumpypytorch

解决方案

您可以看到第一个 ,a[:][:][0]是几个对 的链式调用__getitem__。这意味着a[:][:][0]大致相当于：

b = a[:]
c = b[:]
d = c[0]

结果在哪里d。a[0]在您的情况下，它返回与, 因为相同的东西a[:] == a。

相反，a[:,:,0]只会用参数调用__getitem__ 一次slice(None), slice(None), 0。

在您的情况下，这是第三轴上张量的第一片。

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