根据字典对张量中的列重新排序

Question

我不知道如何正确解释它，所以标题可能会产生误导。我想要做的是根据索引将列从 3d 张量 t1 移动到另一个 3d 张量 t2 。有一个字典 td，(k,v) 对 td 意味着 kth 列 t1 将是 vth 列 t2

目前我是这样做的：

for k,v in td.items():
    t2[:,:,v] = torch.select(t1, 2, k)

但是，是的，它超级慢，因为有数百万个。完成这项工作的最佳方式是什么？

Answer 1

假设没有重复值那么你可以使用

t2[:,:,list(td.values())] = t1[:,:,list(td.keys())]

reorder columns in a tensor according to a dictionary