libtorchにおいて３次元以上のスライスで-1を指定し、テンソルをリダクションする時の記法で迷ったので練習。
using torch::indexing::Slice; using torch::indexing::None; using torch::indexing::Ellipsis; //３階テンソル torch::Tensor t = torch::arange(18).view({ 3,2,3 }); cout << "t:\n" << t << endl;; //０次元と２次元の配列番号は網羅、１次元は最終配列番号のみ参照 //３ｘ３の２階テンソルになり、１，２次元で構成される行列の行列方向はリダクション時に維持される cout << "t[:,-1]:\n" << t.index({ Slice(), -1 }) << endl; //０，１次元の配列番号は網羅、２次元は最終配列番号のみ参照 //３ｘ２の２階テンソルになり、１，２次元で構成される行列の行列方向はリダクション時に維持されない cout << "t[:,:,-1]:\n" << t.index({ Slice(), Slice(), -1 }) << endl; //０次元の配列番号のみ網羅、１，２次元は最終配列番号のみ参照 //１，２次元で構成される行列の最終要素のみを抽出し３次元ベクトルに cout << "t[:,-1,-1]:\n" << t.index({ Slice(), -1, -1 }) << endl; //１，２次元の配列番号を網羅し、０次元の最終配列要素を参照 //０次元の最終要素の１，２次元で構成される行列を抽出し２ｘ３の２階テンソルに //リダクション時に１，２次元で構成される行列の行列方向はリダクション時に維持される cout << "t[-1,:]:\n" << t.index({ -1,Slice() }) << endl; cout << "t[-1,:,:]:\n" << t.index({ -1,Slice(),Slice() }) << endl;//上と同じ結果になる //２次元の配列番号を網羅し、０，１次元の最終配列要素を参照 //０次元最終要素の１，２次元で構成される行列の最終行のみを抽出し３次元ベクトルに cout << "t[-1,-1,:]:\n" << t.index({ -1,-1,Slice() }) << endl;
t: (1,.,.) = 0 1 2 3 4 5 (2,.,.) = 6 7 8 9 10 11 (3,.,.) = 12 13 14 15 16 17 [ CPULongType{3,2,3} ] t[:,-1]: 3 4 5 9 10 11 15 16 17 [ CPULongType{3,3} ] t[:,:,-1]: 2 5 8 11 14 17 [ CPULongType{3,2} ] t[:,-1,-1]: 5 11 17 [ CPULongType{3} ] t[-1,:]: 12 13 14 15 16 17 [ CPULongType{2,3} ] t[-1,-1,:]: 15 16 17 [ CPULongType{3} ]
特に忘れやすいのは、ｉｘｊｘｋの３階テンソルで網羅する配列番号の範囲を指定するとき、t[:,-1]（t.index({ Slice(), -1 })）、などと記述すると、jについてのみ最終配列番号を参照しｉとｋについては網羅するという意味になったりする点だろうか。
また、view関数とは違い、要素を保持したままの自動形状変更ではなく切り抜きである。
スライスは何度やっても忘れる非常に問題のある記法だと思う。
