如何根据相同大小的索引张量对张量进行重新排序

乘风 pytorch 545

原文标题 ：How to reorder tensor based on indexes tensor from the same size

说我有tensorA和索引Tensor：A = [1, 2, 3, 4]，indexes = [1, 0, 3, 2]

我想从这两个中创建一个新的Tensor，结果如下：[2, 1, 4, 3]结果的每个元素都是来自A的元素，并且顺序由索引定义Tensor。有没有办法用 PyTorchtensorops 没有循环？

我的目标是为 2D 做它Tensor，但我不认为没有循环可以做到这一点，所以我想将它投影到 1D，完成工作并将其投影回 2D。

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71575211/how-to-reorder-tensor-based-on-indexes-tensor-from-the-same-size

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    teplandr 评论

    您可以使用分散：

    A = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
indices = torch.tensor([1, 0, 3, 2])
result = torch.tensor([0, 0, 0, 0])
print(result.scatter_(0, indices, A))
    2年前 0条评论
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    aretor 评论

    在 1D 中，您可以简单地执行A[indexes]。

    在 2D 中，它仍然可以通过这种方式实现：

    A = torch.arange(5, 10).repeat(3, 1)  # shape: (3, 5)
indexes = torch.stack([torch.randperm(5) for _ in range(3)])  # shape (3, 5)

A_sort = A[torch.arange(3).unsqueeze(1), indexes]
print(A_sort)
    2年前 0条评论

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