x = torch.randint(0,10,(2,3,4)) print(x)print(x[...,:2]==x[:,:,:2])# 當(dāng)x有3個維度時，這二者相等。

x[…, :2] # 前面的維度都取，最后一個維度只取前兩個元素。

x = torch.randint(0,10,(2,3,4)) print(x) print('*** 單個元素 ***') print(x[...,1],x[...,1].shape)print('*** 多個元素 ***') print(x[...,:2],x[...,:2].shape)

輸出情況。只取單個元素時，變量的維度數(shù)減少了1個。取多個元素時，維度數(shù)不變

tensor([[[9, 1, 4, 6],[7, 0, 7, 1],[7, 1, 8, 5]],[[7, 8, 3, 9],[6, 9, 0, 2],[8, 5, 3, 1]]]) *** 單個元素 *** tensor([[1, 0, 1],[8, 9, 5]]) torch.Size([2, 3]) *** 多個元素 *** tensor([[[9, 1],[7, 0],[7, 1]],[[7, 8],[6, 9],[8, 5]]]) torch.Size([2, 3, 2]) 與50位技術(shù)專家面對面20年技術(shù)見證，附贈技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pytorch中的切片时的省略号的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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