在Pytorch中切片会给出错误的答案

Question

当我运行以下行时，我看到以下结果，我无法解释。我期望看到[1.，2.]作为a * x [：，0]的答案，确实，如果我在numpy中做同样的事情，我会得到这个答案，但我不知道为什么pytorch给我一个不同的答案答案：

>>> x = torch.tensor([[1,0],[1,1]]) 
>>> a = torch.tensor([1.,2.]) 
>>> a*x 
tensor([[1., 0.], [1., 2.]]) 
>>> a*x[:,0] 
tensor([1., nan])

Answer 1

确认@ blue-phoenox：在1.1和1.2中试用了您的示例。您将收到以下错误：

RuntimeError: expected backend CPU and dtype Float but got backend CPU and dtype Long

另外，在切成一维张量时要小心，因为您会从形状[2, 2]到[2]而不是[1, 2]到形状，这可能是或可能不是期望的。