我在一个火炬项目中遇到了这两行(背靠背)代码:
im4[{1,{},{}}] = im3[{3,{},{}}]
im4[{3,{},{}}] = im3[{1,{},{}}]
这两条线有什么作用?我以为他们做了某种交换。
Torch 张量文档中的索引对此进行了介绍
使用空表{}
进行索引是该维度中所有索引的简写。下面是一个演示,用于{}
将整行从一个矩阵复制到另一个矩阵:
> a = torch.Tensor(3, 3):fill(0)
0 0 0
0 0 0
0 0 0
> b = torch.Tensor(3, 3)
> for i=1,3 do for j=1,3 do b[i][j] = (i - 1) * 3 + j end end
> b
1 2 3
4 5 6
7 8 9
> a[{1, {}}] = b[{3, {}}]
> a
7 8 9
0 0 0
0 0 0
这个赋值相当于:a[1] = b[3]
。
你的例子是类似的:
im4[{1,{},{}}] = im3[{3,{},{}}]
im4[{3,{},{}}] = im3[{1,{},{}}]
更清楚地表述为:
im4[1] = im3[3]
im4[3] = im3[1]
第一行将im3
的第三行(二维子矩阵)中的值im4
分配给 的第一行,第二行将 的第一行分配im3
给 的第三行im4
。
请注意,这不是交换,因为im3
它永远不会被写入,im4
也永远不会被读取。