Python 具有不同索引列表的沿轴切片数组

发布于12月23日

我有一个形状为(a, b, c)的3维数组/张量，并且我有一个不同索引的长度a的列表，每个索引在[0, b)的范围内.我想使用索引来获得一个大小为(a, c)的array.现在，我用一种难看的列表理解来做这件事

z = torch.stack([t_[b, :] for t_, b in zip(tensor, B)])

这是在神经网络的前向传递中实现的，所以我真的想避免列表理解.有没有什么Torch(或NumPy)函数可以更高效地完成我想要的事情？

还有一个小例子:

tensor = [[[ 0,  1],
           [ 2,  3],
           [ 4,  5]],
          [[ 6,  7],
           [ 8,  9],
           [10, 11]],
          [[12, 13],
           [14, 15],
           [16, 17]],
          [[18, 19],
           [20, 21],
           [22, 23]]]  # shape: (4, 3, 2)
B = [0, 1, 2, 2]
output = [[ 0,  1],
          [ 8,  9],
          [16, 17],
          [22, 23]]  # shape (4, 2)

背景:我有时间序列数据，这些数据有不同长度的时间窗口.我使用Torch的pack_padded_sequence(和反向)来屏蔽它，但我必须在屏蔽开始之前的时间点获得LSTM的输出，因为这样网络的输出就会变得不可用.在本例中，我有4个时点，每个时点的长度为0, 1, 2, 2，每个时点有2个特征.

import torch tensor = torch.tensor([ [[ 0, 1], [ 2, 3], [ 4, 5]], [[ 6, 7], [ 8, 9], [10, 11]], [[12, 13], [14, 15], [16, 17]], [[18, 19], [20, 21], [22, 23]]]) B = [0, 1, 2, 2] output = tensor[torch.arange(len(B)), B]

Python 具有不同索引列表的沿轴切片数组

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