比较与torch.take的差异

torch.Tensor.take

torch.Tensor.take(indices)

更多内容详见torch.Tensor.take。

mindspore.Tensor.take

mindspore.Tensor.take(indices, axis=None, mode='clip')

更多内容详见mindspore.Tensor.take。

使用方式

MindSpore此API功能与PyTorch基本一致。

PyTorch：获取Tensor中的元素。不可指定维度，使用展开的输入数组。若索引超出范围，则抛出异常。

MindSpore：在指定维度上获取Tensor中的元素。可以指定维度，默认使用展开的输入数组。若索引超出范围：mode为’raise’时，则抛出异常；mode为’wrap’时，绕接；mode为’raise’时，裁剪到范围。

分类	子类	PyTorch	MindSpore	差异
参数	参数 1	indices	indices	无
	参数 2		axis	指定获取的索引，Pytorch不支持
	参数 3		mode	若索引超出范围时的行为模式选择，Pytorch不支持

代码示例 1

# PyTorch
import torch
input_x1 = torch.tensor([[4, 3, 5], [6, 7, 8]])
indices = torch.tensor([0, 2, 4])
output = input_x1.take(indices)
print(output)
# tensor([4, 5, 7])

# MindSpore
import mindspore as ms
input_x1 = ms.Tensor([[4, 3, 5], [6, 7, 8]])
indices = ms.Tensor([0, 2, 4])
output = input_x1.take(indices)
print(output)
# [4 5 7]

代码示例 2

# PyTorch
import torch
input_x1 = torch.tensor([[4, 3, 5], [6, 7, 8]])
indices = torch.tensor([0, 2, 8])
output = input_x1.take(indices)
print(output)
# IndexError: out of range: tried to access index 8 on a tensor of 6 elements

# MindSpore
import mindspore as ms
input_x1 = ms.Tensor([[4, 3, 5], [6, 7, 8]])
indices = ms.Tensor([0, 2, 8])
output = input_x1.take(indices, mode='clip')
print(output)
# [4 5 8]