Python PyTorch gather用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torch.gather 的用法。

用法:

torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor

参数：

• input(Tensor) -源张量

• dim(int) -索引的轴

• index(LongTensor) -要收集的元素的索引

关键字参数：

• sparse_grad(bool,可选的) -如果 True ，梯度 w.r.t. input 将是一个稀疏张量。

• out(Tensor,可选的) -目标张量

沿 dim 指定的轴收集值。

对于 3-D 张量，输出由下式指定：

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

input 和index 必须具有相同的维数。对于所有维度 d != dim ，还需要 index.size(d) <= input.size(d) 。 out 将具有与 index 相同的形状。请注意，input 和 index 不会相互广播。

例子：

>>> t = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
>>> torch.gather(t, 1, torch.tensor([[0, 0], [1, 0]]))
tensor([[ 1,  1],
        [ 4,  3]])