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使用索引的二維張量訪問 3D 張量(圖像)

使用索引的二維張量訪問 3D 張量(圖像)

江戶川亂折騰 2023-06-13 16:54:48
使用以下表示圖像的 3D 張量img.shape=[H,W,F]和表示該 img 索引的張量indices.shape=[N,2]例如,如果indices = [[0,1],[5,3],...]] 我想創建一個新的形狀張量new.shape=[N,F],目前new[k] == img[indices[k][0],indices[k][1]] 為了解決這個問題,我將兩個張量展平:    idx_flattened = idx_flattened [:,0] * (idx_flattened [:,1].max()+1) + idx_flattened[:,1]    img = img .reshape(-1,F)    new = img[idx_flattened ]但我確信有更好的方法:)這是一個完整的最小示例:img = torch.arange(8*10*3).reshape(8,10,3)indices = torch.tensor([[0,0],[3,0],[1,2]])new = img[indices] <- This does not worknew = [[  0,   1,   2],[ 90,  91,  92],[ 36,  37,  38]]想法?
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1 回答

?
慕容3067478

TA貢獻1773條經驗 獲得超3個贊

切片會起作用


img[indices[:,0], indices[:,1]]

tensor([[ 0,  1,  2],

        [90, 91, 92],

        [36, 37, 38]])


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反對 回復 2023-06-13
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