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1. 简单行、列索引

2. 列表索引

3. 范围索引

4. 布尔索引

5. 多维索引

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个人主页：Icomi

在深度学习蓬勃发展的当下，PyTorch 是不可或缺的工具。它作为强大的深度学习框架，为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。神经网络作为人工智能的核心技术，能够处理复杂的数据模式。通过 PyTorch，我们可以轻松搭建各类神经网络模型，实现从基础到高级的人工智能应用。接下来，就让我们一同走进 PyTorch 的世界，探索神经网络与人工智能的奥秘。本系列为PyTorch入门文章，若各位大佬想持续跟进，欢迎与我交流互关。

大家好，我是一颗米，前面咱们已经深入学习了张量的拼接操作，这让我们在搭建神经网络时能够更灵活地组合数据，就像掌握了一套精妙的 “组合拳”，让模型构建更加得心应手。然而，在我们使用张量的过程中，还有一项关键技能，如同在茂密的数据丛林中开辟道路的利器，那就是张量的花式索引操作。

当我们在操作张量时，就好比在管理一个庞大而复杂的仓库，里面存放着各种各样的数据。经常会遇到这样的情况，我们需要从这个 “数据仓库” 里精准地获取特定的数据，或者对某些数据进行修改。这时候，张量的花式索引操作就派上用场了。

想象一下，你置身于一个堆满了各种规格货物（数据）的巨大仓库，普通的索引方式就像只能按顺序依次寻找货物，效率低下。而花式索引则像是给了你一把神奇的钥匙，能够让你直接定位到那些分散在不同位置的特定货物，快速地获取或者修改它们。

掌握张量的花式索引操作，是我们必须具备的一项能力。它就像一把万能钥匙，能让我们在处理张量数据时更加高效、精准。无论是构建复杂的神经网络模型，还是对模型输出的数据进行后处理，花式索引都能帮助我们更灵活地操作张量。

接下来，我们就一起深入探索张量的花式索引操作，看看这把神奇的 “钥匙” 究竟有哪些神奇的用法，如何帮助我们在数据的海洋中畅行无阻。

1. 简单行、列索引

准备数据

import torch

data = torch.randint(0, 10, [4, 5])
print(data)
print('-' * 50)

结果

tensor([[0, 7, 6, 5, 9],
        [6, 8, 3, 1, 0],
        [6, 3, 8, 7, 3],
        [4, 9, 5, 3, 1]])
--------------------------------------------------

# 1. 简单行、列索引
def test01():

    print(data[0])
    print(data[:, 0])
    print('-' * 50)

if __name__ == '__main__':
    test01()

程序输出结果

tensor([0, 7, 6, 5, 9])
tensor([0, 6, 6, 4])
--------------------------------------------------

2. 列表索引

# 2. 列表索引
def test02():

    # 返回 (0, 1)、(1, 2) 两个位置的元素
    print(data[[0, 1], [1, 2]])
    print('-' * 50)

    # 返回 0、1 行的 1、2 列共4个元素
    print(data[[[0], [1]], [1, 2]])
if __name__ == '__main__':
    test02()

输出结果

tensor([7, 3])
--------------------------------------------------
tensor([[7, 6],
        [8, 3]])

3. 范围索引

# 3. 范围索引
def test03():
    # 前3行的前2列数据
    print(data[:3, :2])
    # 第2行到最后的前2列数据
    print(data[2:, :2])
if __name__ == '__main__':
    test03()

结果

tensor([[0, 7],
        [6, 8],
        [6, 3]])
tensor([[6, 3],
        [4, 9]])

4. 布尔索引

# 布尔索引
def test():

    # 第三列大于5的行数据
    print(data[data[:, 2] > 5])
    # 第二行大于5的列数据
    print(data[:, data[1] > 5])
if __name__ == '__main__':
    test04()

输出结果

tensor([[0, 7, 6, 5, 9],
        [6, 3, 8, 7, 3]])
tensor([[0, 7],
        [6, 8],
        [6, 3],
        [4, 9]])

5. 多维索引

# 多维索引
def test05():

    data = torch.randint(0, 10, [3, 4, 5])
    print(data)
    print('-' * 50)

    print(data[0, :, :])
    print(data[:, 0, :])
    print(data[:, :, 0])


if __name__ == '__main__':
    test05()

输出结果

tensor([[[2, 4, 1, 2, 3],
         [5, 5, 1, 5, 0],
         [1, 4, 5, 3, 8],
         [7, 1, 1, 9, 9]],

        [[9, 7, 5, 3, 1],
         [8, 8, 6, 0, 1],
         [6, 9, 0, 2, 1],
         [9, 7, 0, 4, 0]],

        [[0, 7, 3, 5, 6],
         [2, 4, 6, 4, 3],
         [2, 0, 3, 7, 9],
         [9, 6, 4, 4, 4]]])
--------------------------------------------------
tensor([[2, 4, 1, 2, 3],
        [5, 5, 1, 5, 0],
        [1, 4, 5, 3, 8],
        [7, 1, 1, 9, 9]])
tensor([[2, 4, 1, 2, 3],
        [9, 7, 5, 3, 1],
        [0, 7, 3, 5, 6]])
tensor([[2, 5, 1, 7],
        [9, 8, 6, 9],
        [0, 2, 2, 9]])