示例代码：

import torch
 
# 譬如：4张图片，每张三个通道，每个通道28行28列的像素
a = torch.rand(4, 3, 28, 28)
 
# 在第一个维度上取后0和1，等同于取第一、第二张图片
print(a[:2].shape)  
#torch.Size([2, 3, 28, 28])

# 在第一个维度上取0和1,在第二个维度上取0，
# 等同于取第一、第二张图片中的第一个通道
print(a[:2, :1, :, :].shape)  
#torch.Size([2, 1, 28, 28])


# 在第一个维度上取0和1,在第二个维度上取1,2，
# 等同于取第一、第二张图片中的第二个通道与第三个通道
print(a[:2, -2:, :, :].shape)  
 #torch.Size([2, 2, 28, 28])


# 使用step隔行采样
# 在第一、第二维度取所有元素，在第三、第四维度隔行采样
print(a[:, :, 0:28:2, 0:28:2].shape) 
print(a[:, :, ::2, ::2].shape)  # 等同于上面语句
#torch.Size([4, 3, 14, 14])



#再来一个
print(a[:, :, 0:28:3, 0:28:3].shape)
#torch.Size([4, 3, 10, 10])