index_select

paddle. index_select ( x, index, axis=0, name=None, *, out=None ) [源代码] 

沿着指定轴 axis 对输入 x 进行索引，取 index 中指定的相应项，创建并返回到一个新的 Tensor。这里 index 是一个 1-D Tensor。除 axis 轴外，返回的 Tensor 其余维度大小和输入 x 相等， axis 维度的大小等于 index 的大小。

备注

别名支持: 参数名 input 可替代 x， dim 可替代 axis；参数顺序支持: 支持 PyTorch 参数顺序 (input, dim, index) 作为位置参数传入，可转换为 Paddle 顺序 (x, index, axis)；如 (input=x, dim=1, index=idx) 等价于 (x=x, index=idx, axis=1)， (x, 1, idx) 等价于 (x, idx, axis=1)。

参数

x （Tensor） - 输入 Tensor。 x 的数据类型可以是 float16，float32，float64，int32，int64，complex64，complex128。别名： input

index （Tensor） - 包含索引下标的 1-D Tensor。

axis （int，可选） - 索引轴，若未指定，则默认选取第 0 维。别名： dim

name （str，可选） - 具体用法请参见 api_guide_Name，一般无需设置，默认值为 None。

关键字参数

out （Tensor，可选） - 指定输出结果的 Tensor，默认值为 None。

返回

Tensor，返回一个数据类型同输入的 Tensor。

代码示例

          >>> import paddle

>>> x = paddle.to_tensor([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
...                       [5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
...                       [9.0, 10.0, 11.0, 12.0]])
>>> index = paddle.to_tensor([0, 1, 1], dtype='int32')
>>> out_z1 = paddle.index_select(x=x, index=index)
>>> print(out_z1.numpy())
[[1. 2. 3. 4.]
 [5. 6. 7. 8.]
 [5. 6. 7. 8.]]
>>> out_z2 = paddle.index_select(x=x, index=index, axis=1)
>>> print(out_z2.numpy())
[[ 1.  2.  2.]
 [ 5.  6.  6.]
 [ 9. 10. 10.]]

         