PyTorch中索引切片是否为视图？是否有代理式视图模块？

一、你的理解完全正确 #

• 常规连续切片（比如b = a[3:10, 2:5]）属于PyTorch基础切片操作，会创建原张量的View（视图）——不复制数据，新张量只是原张量内存的别名，修改视图内容会直接影响原张量。
• 你提到的索引切片（注意你写的a[[1,2,3] : [5,11]]是无效语法，正确高级索引写法比如a[[1,2,3], :]或a[:, [5,11]]）属于高级索引，这类操作会触发数据复制，生成的新张量和原张量内存完全独立，修改新张量不会影响原张量。

二、模拟索引视图的通用实现 #

PyTorch原生没有专门提供这类存储索引作为代理的模块，但可以自己实现更通用的代理类，比你给出的IXView功能更完善：

class IndexedView:
    def __init__(self, base_tensor, indices):
        self.base = base_tensor
        self.indices = indices  # 支持任意维度的索引张量或列表

    def __getitem__(self, key):
        # 先处理索引的切片/子索引，再映射到原张量
        if isinstance(key, tuple):
            idx_key, *remaining = key
            return self.base[self.indices[idx_key], *remaining]
        else:
            return self.base[self.indices[key]]

    # 转发原张量的常用属性和方法，避免重复实现
    def __getattr__(self, name):
        return getattr(self.base, name)

使用示例 #

import torch
# 创建原张量
a = torch.randn(10, 5)
# 定义要代理的索引
target_indices = torch.tensor([1, 3, 5, 7])
# 创建代理视图
proxy_view = IndexedView(a, target_indices)

# 各种访问方式都能映射到原张量的对应索引
print(proxy_view[0])          # 等价于 a[target_indices[0]]
print(proxy_view[1:3])        # 等价于 a[target_indices[1:3]]
print(proxy_view[:, 2])       # 等价于 a[target_indices, 2]
print(proxy_view.mean(dim=1)) # 直接调用原张量的mean方法，计算索引部分的均值

这个类支持多维索引、切片操作，还能自动转发原张量的属性和方法，比基础版本更通用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sten