今天讲二维和三维数组如何索引，重点在二维，三维是从二维拓展而来；另外，末尾我们还介绍了一个工具，专门用来索引，即torch.index_select()，或者a.index_select()。

二维

二维数组很容易索引，例如：

c=torch.rand(2,3)
print(c)

#取行
print(c[[0,1],:])
#取列
print(c[:,[1,2]])

#取行列，所以就是某个元素了。
print(c[[0],[0]])#取(0,0)
print(c[[0,0,0],[0,1,2]])#取(0,0),(0,1),(0,2)

需要注意的是，上述写成下述则不是我们想要的：

index=torch.tensor([[0,0,0],[0,1,2]])
print(c[index])

索引的时候我们最好是使用list,上述可以改成：

index=torch.tensor([[0,0,0],[0,1,2]])
index=index.tolist()
print(c[index])

三维

三维其实可以从二维中递推而得到，基本原理还是一样，之前是有两个位置，所以是一个逗号，现在变成三个位置，所以是2个逗号。
这里只做简单的演示即可：

index_select

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

indices = torch.tensor([0, 2])
print(a.index_select(0,indices))#取0行和2行。
print(a.index_select(1,indices))#取0列和2列。

gather

最近又看到一个函数，属实懵逼了，上面这些索引好像就够了，但是这个也能索引。

tensor_0 = torch.arange(3, 12).view(3, 3)
print(tensor_0)

tensor([[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11]])

比如说我们想要索引出5，7，9。那么用gather怎么实现呢？我们可以指定维度为行，dim=1,然后再指定[2,1,0]，这就表示[0,2],[1,1],[2,0]了；那么如果我们先指定维度为列，dim=0,那么似乎就无法索引出[5,7,9]这个顺序了，其会索引出[9,7,5]的顺序。我们来看一下：

index = torch.tensor([[2], [1], [0]])
torch.gather(tensor_0,1,index)

tensor([[5],
[7],
[9]])

可以看到，相当于他会帮你补齐另外一个坐标，[2]，那么由于维度是1，从而是[0,2]，而不是[2,0]。另外，一个硬性要求是：index必须和tensor_0维度相同，即都是二维的。这个要求我觉得挺奇葩的。

index = torch.tensor([[2,1,0]])
torch.gather(tensor_0,0,index)

tensor([[9, 7, 5]])