在 C++ 中将一个张量的一大块复制到另一个张量中 API

Question

我需要将一个张量的一行（在 c++ API 中）复制到另一个张量的某个部分，开始和结束索引可用的形式。在 C++ 中，我们可以使用类似的东西：

int myints[] = {10, 20, 30, 40, 50, 60, 70};
std::vector<int> myvector(18);

std::copy(myints, myints + 3, myvector.begin() + 4);

将三个值从 myints 复制到 myvector，从第四个索引开始。 我想知道 libtorch（即 C++）中是否有类似的 API？

Answer 1

C++API提供了Python切片等效函数

at::Tensor at::Tensor::slice(int64_t dim, int64_t start, int64_t end, int64_t step);

因此您可以执行以下操作：

auto myints = torch::Tensor({10, 20, 30, 40, 50, 60, 70});
auto myvector = torch::ones({18});

myvector.slice(0, 3, 7) = myints.slice(0, 0, 3);

在你的例子中使用 dim=0 第一维

Answer 2

Pytorch 1.5 使用 Tensor::index 和 Tensor::index_put_

using namespace torch::indexing;

auto myints = torch::Tensor({10, 20, 30, 40, 50, 60, 70});
auto myvector = torch::ones({18});    
myvector.index_put_({3, 7}, myints.index({0, 3}));  

General translation for Tensor::index and Tensor::index_put_

Python             C++ (assuming `using namespace torch::indexing`)
-------------------------------------------------------------------
0                  0
None               None
...                "..." or Ellipsis
:                  Slice()
start:stop:step    Slice(start, stop, step)
True / False       true / false
[[1, 2]]           torch::tensor({{1, 2}})

Pytorch 1.4替代函数

Tensor Tensor::narrow(int64_t dim, int64_t start, int64_t length) 

Tensor & Tensor::copy_(const Tensor & src, bool non_blocking=false)

narrow 几乎与 slice 完全相同，并且使用 copy_ 进行赋值

auto myints = torch::Tensor({10, 20, 30, 40, 50, 60, 70});
auto myvector = torch::ones({18});

myvector.narrow(0, 3, 4).copy_(myvector.narrow(0, 0, 3));