pytorch中张量切片

一看到切片就发蒙，，稍微整理一下。

a=torch.rand(4,3,5)

1.a[:2]

取第一维度的前两维

print(a)
print(a[:2].size())
print(a[:2])

2.a[:2,:1]

（写法等同于 a[:2,:1,:]）

取第一个维度的前两维，第二个维度的前一维，第三个维度全部取到。

a=torch.rand(4,3,5)
print(a)
print(a[:2,:1].size())
print(a[:2,:1])

3.a[:2,:,2:]

取第一维度的前两维，第二维度全取，第三维度的后三维

a=torch.rand(4,3,5)
print(a)
print(a[:2,:,2:].size())
print(a[:2,:,2:])

4.a[-2:,:,2:]

第一维从倒数第二维向后取，其余同上。

a=torch.rand(4,3,5)
print(a)
print(a[-2:,:,2:].size())
print(a[-2:,:,2:])

5.a[:-2,:,2:]

a=torch.rand(4,3,5)
print(a)
print(a[:-2,:,2:].size())
print(a[:-2,:,2:])

6.小结（重要）

从以上五种情况来看，如果是切片中是正数，那么不论是从前向后取还是从后向前取（冒号在前/后），都会包括边界维；

但是如果切片中是负数，如果从前向后取（冒号在前），则不包括边界维；如果从后向前取（冒号在后），包含边界维。

7. a[:,:,0:5:2]

两个冒号表示间隔取数，前两个数是起止边界（这里注意终止边界取不到），第三个数是间隔

a=torch.rand(4,3,5)
print(a)
print(a[:,:,0:5:2].size())
print(a[:,:,0:5:2])

8.a[:,:,0::2]

等同于7中的写法