函数实现从当前张量中从某个维度选择一部分序号的张量 tensor.select_index(dim, index) 对于一个二维张量feature： 第一个参数 参数0表示按行索引，1表示按列进行索引 第二个参数 是一个整数类型的一维tensor，就是索引的序号 ...

1、torch.clamp(input,min,max,out=None)-> Tensor 将input中的元素限制在[min,max]范围内并返回一个Tensor 2、index_select() x = torch.randn(3, 4) print(x ...

书中（pytorch入门实战）讲：index_select(input, dim, index)，指定维度dim上选取，未有示例。 查到相关资料后， tensor([[-1.3710, 0.0348, -0.0733, 0.1358, 1.2035, -0.5978 ...

torch.ge torch.ge(input, other, out=None) → Tensor 逐元素比较input和other，即是否 input>=otherinput& ...

理解 我的理解就是将原来的tensor在进行维度的更改（根据参数的输入进行更改）后再进行输出，其实就是更换了tensor的一种查看方式 例子 输出结果为 同样的： ...

相当于numpy中resize（）的功能，但是用法可能不太一样。 我的理解是： 把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据（这里应该是因为要求地址是连续存储的），然后按照参数组合成其他维度的tensor。比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6 ...

1.在DataTable中执行DataTable.Select("条件")返回DataTable 2.关于DataTable.Select(); Select方法： Select();//全部查出来 Select(过滤条件);//根据过滤条件进行过滤 ...

a = "I will never kiss a guy." b = a.index("kiss") print(b) index可以直接查找到字符串里面某个字符的位置。 结果 ： 13 abc = ["M", "K", "O", "L"] o ...