这篇文章将为大家详细讲解有关Pytorch中的torch.gather()函数怎么用,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
以官方说明为例,gather()函数需要三个参数,输入input,维度dim,以及索引index
input必须为Tensor类型
dim为int类型,代表从哪个维度进行索引
index为LongTensor类型
input=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) #作为输入 index1=torch.tensor([[0,1,1],[0,1,1]]) #作为索引矩阵 # dim=0时,按列进行索引 print (torch.gather(input,dim=0,index=index1)) # dim=1时,按行进行索引 print (torch.gather(input,dim=1,index=index1))
结果如下图所示:
# 按列进行索引 tensor([[1, 5, 6], [4, 2, 6]]) # 按行进行索引 tensor([[1, 2, 2], [5, 4, 5]])
官方文档
def gather(self, input, dim, index, *args, **kwargs): For a 3-D tensor the output is specified by:: out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] # if dim == 0 out[i][j][k] = input[i][index[i][j][k]][k] # if dim == 1 out[i][j][k] = input[i][j][index[i][j][k]] # if dim == 2 Args: input (Tensor): the source tensor dim (int): the axis along which to index index (LongTensor): the indices of elements to gather Example:: >>> t = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) >>> torch.gather(t, 1, torch.tensor([[0, 0], [1, 0]])) tensor([[ 1, 1], [ 4, 3]])
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