torchのnarrowメソッドがパッと見よくわからんので試してみた結果のメモ。
[Tensor] narrow(dim, index, size)
↑のサイトを参考にした。
narrowメソッドは何をするかというと、テンソル内部のある次元のある部分を切り取って返す関数である。ちなみに参照渡しなので注意。
[Tensor] narrow(dim, index, size)の3つの引数はそれぞれ、
・dim:切り取る次元（行列（2次テンソル）なら行方向で切るか(1)列方向で切るか(2)の2種類 (ただし、dim > 0)
・index:切り取る部分の始点 (ただし、1 < index <= Tensorsize(dim))
・size:切り取る部分のサイズ（始点からどこまで切るか） (ただし、index+size-1 <= Tensorsize(dim) )
※ここで、Tensorsize(dim)はテンソルのdim次元の最大のindexの長さとする
例（参考サイトから引用）
th> x = torch.Tensor(5,6):zero()
[0.0001s]
th> print(x)
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
[torch.DoubleTensor of size 5x6]
[0.0003s]
th> y = x:narrow(1,2,3)
[0.0001s]
th> print(y)
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0
[torch.DoubleTensor of size 3x6]
[0.0003s]
th> y:fill(1)
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
[torch.DoubleTensor of size 3x6]
[0.0003s]
th> print(x)
0 0 0 0 0 0
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1
0 0 0 0 0 0
[torch.DoubleTensor of size 5x6]
[0.0003s]
これは、2次元テンソルつまり行列の例で、y=x:narrow(1,2,3)は「行方向に2行目からスタートして2+3-1行目まで切ったものをyに代入する」という意味になる。
これは参照渡しになっているので、y:fill(1)するともとのxもそれに応じて変化する。
試しに列方向にも切ってみる。
th> r = x:narrow(2,3,4)
[0.0001s]
th> r
0 0 0 0
1 1 1 1
1 1 1 1
1 1 1 1
0 0 0 0
[torch.DoubleTensor of size 5x4]
[0.0003s]
th> r:fill(2)
2 2 2 2
2 2 2 2
2 2 2 2
2 2 2 2
2 2 2 2
[torch.DoubleTensor of size 5x4]
[0.0003s]
th> x
0 0 2 2 2 2
1 1 2 2 2 2
1 1 2 2 2 2
1 1 2 2 2 2
0 0 2 2 2 2
[torch.DoubleTensor of size 5x6]
[0.0003s]
これは「列方向に3行目からスタートして3+4-1行目まで切ったものをrに代入する」という操作に対応する。エラーが起きないように注意が必要な操作だ・・・
