使用 shape 为 (1, ) 的 Tensor 进行索引时会使结果少一根轴

[SigureMo]

版本、环境信息：

• AIStudio GPU 版
• PaddlePaddle 版本号：2.1.2
• Python 版本号：3.7.4

问题描述

使用 shape 为 (1, ) 的 Tensor 对另一个 Tensor 进行索引时，结果会减少一根轴（见下面代码）

import paddle
import numpy as np

n = 10
a_numpy = np.arange(16).reshape(16, 1)      # (16, 1)
b_numpy = np.random.permutation(n)          # (n, )

a_paddle = paddle.to_tensor(a_numpy)
b_paddle = paddle.to_tensor(b_numpy)

# 当 n != 1 时，下面结果的 shpae 为 (n, 1)
# 当 n == 1 时，下面结果的 shape 为 (1) <--- 错误发生在这里，显然少了一根轴
a_paddle[b_paddle]

作为对比，我使用 numpy 和 pytorch 都进行了测试，结果是和预期一致的，即便索引（b）的 shape 为 (1, )，结果也不会少一根轴

import numpy as np
import torch

n = 10
a_numpy = np.arange(16).reshape(16, 1)      # (16, 1)
b_numpy = np.random.permutation(n)          # (n, )

a_numpy[b_numpy]                            # (n, 1)

a_torch = torch.from_numpy(a_numpy)         # (16, 1)
b_torch = torch.from_numpy(b_numpy)         # (n, )

a_torch[b_torch]                            # (n, 1)

我不太清楚这在 paddle 中是否是一个预期的效果，我并没有在文档中找到关于该特殊用例的详细说明，但至少它与 numpy 和 pytorch 的表现是不一致的

另外，为了防止数据在 n == 1 时丢失一根轴，目前我暂时使用的解决方案是

if len(b_paddle) == 1:
    c = a_paddle[b_paddle].unsqueeze(0)
else:
    c = a_paddle[b_paddle]

[paddle-bot-old]

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[LDOUBLEV]

你好，复现了你说的情况，问题表现为，使用b = tensor[index]操作时，如果index的shape为1，则索引的结果b的维度比tensor的维度少一维。

这个并不算是bug，属于正常情况，假设tensor是二维的（h,w），index是一个整数（shape为[1]），此时结果b应该是tensor的某一行,shape为(w)，如果index为一个list，shape为[c]，结果b是tensor的某几行，shape为[c，w]。

也感谢指出，会反馈给相关同学，讨论是否修改这个逻辑。

[SigureMo]

感谢你的回答，不过这里我有点不同的想法

index是一个整数（shape为[1]）

index.shape == [1] 时（如 index = [2]），index 还是一个 1D-Array，也就是你所说的 list，只不过恰巧这个 list 中只有一个元素，我认为此时应当仍然按照处理 list 的方式来进行索引元素。

相对的，index 是整数的情况应当是 index.shape == []（如 index = 2），此时 index 是一个标量，使用标量进行索引自然是会少一根轴这毫无疑问，但我认为这种情况与前一种情况是有所不同的。

我认为，在使用 list 进行索引时，无论该 list 中有多少个元素，最终结果都不应该使 shape 发生改变，因为这会使得在完全相同（tensor 与 index 的阶数一致）的操作下获得了不同的结果，最终导致如我问题描述中所示，需要额外考虑 n == 1 的情况进行处理。

当然这只是我的个人见解，如有错误请尽管指正

[LDOUBLEV]

@SigureMo 你好，咨询了负责同学，结论如下：

• Paddle的tensor索引不够严谨，导致使用上存在了一些问题
• 问题修复可能会导致其他问题，或者引入不兼容升级，所以，暂定保持现状，后续会讨论进一步优化

另外，感谢您的反馈，我们会持续优化，有任何建议都可以提出来