你的实现方案完全合理且正确，从测试代码的输出一致就能证明这一点。本质上，np.delete的核心逻辑就是「保留不需要删除的元素」，你通过筛选overlap < overlap_threshold的索引来保留对应元素，和原Python代码的np.delete逻辑是完全等价的——原代码删除last位置（当前最高分框）和重叠超标的元素，而你的代码只保留ids[:last]中重叠不超标的元素，正好自动剔除了last和超标项，逻辑严丝合缝。

为什么你的方案没问题？ #

原Python代码的关键行：

ids = np.delete( ids, np.concatenate([[last], np.where(overlap > overlap_threshold)[0]] ) )

是明确指定要删除的索引：last + 重叠超标的索引。而你的改写：

auto neg = torch::where(overlap < overlap_threshold)[0];
ids = ids.index({neg});

是反向筛选要保留的索引（ids[:last]中不超标的），最终得到的ids和原代码完全一致——因为last位置的元素本来就不在overlap的计算范围内（你用的是ids[:last]和当前框计算重叠），所以新的ids自然不会包含last，完美匹配原逻辑。

其他模拟np.delete的高效方式 #

根据不同场景，你还可以选择这些方法：

1. 掩码（Mask）方式（适合任意删除索引集合）

如果需要删除的是任意指定的索引集合（而非通过条件筛选），可以用全True掩码标记保留项，再把要删除的位置设为False：

// 假设delete_indices是要删除的索引张量
auto mask = torch::ones(ids.sizes(), torch::kBool);
mask.index_put_(delete_indices, false);
ids = ids.index({mask});

这种方式在删除索引分散、数量较少时更直观，避免额外创建保留索引张量。

2. 使用torch::index_select

和你用的ids.index({neg})等价，写法不同而已：

ids = torch::index_select(ids, 0, neg);

两者底层实现一致，性能没有差异，选你习惯的写法即可。

3. 注意GPU张量的效率

如果你的代码运行在GPU上，确保所有张量都在GPU设备上（避免CPU/GPU来回拷贝），LibTorch的where、索引操作都对GPU做了充分优化，性能和numpy在CPU上的表现相当。

效率对比 #

在你这个NMS场景下，你的方案是最贴合业务逻辑的——因为你本来就需要基于overlap条件筛选，直接用where得到保留索引，一步到位，不需要额外处理删除索引的拼接，代码更简洁。

如果是删除大量元素、保留少数元素的场景，这种筛选保留的方式效率更高；反之，如果删除的元素极少，掩码方式可能略优（因为不需要生成新的索引张量），但差异可以忽略不计。

总结 #

你的实现没有遗漏，逻辑完全正确，是NMS场景下模拟np.delete的最优写法之一。其他方法可以根据具体的删除需求灵活选择，但核心思路都是「保留需要的元素」——这也是np.delete的本质。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hossein