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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。

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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。

于 2015-06-30T03:27:14.673 回答