解析Pytorch中的torch.gather()函數(shù)
參數(shù)說(shuō)明
以官方說(shuō)明為例,gather()函數(shù)需要三個(gè)參數(shù),輸入input,維度dim,以及索引index
input必須為T(mén)ensor類(lèi)型
dim為int類(lèi)型,代表從哪個(gè)維度進(jìn)行索引
index為L(zhǎng)ongTensor類(lèi)型
舉例說(shuō)明
input=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) #作為輸入 index1=torch.tensor([[0,1,1],[0,1,1]]) #作為索引矩陣 # dim=0時(shí),按列進(jìn)行索引 print (torch.gather(input,dim=0,index=index1)) # dim=1時(shí),按行進(jìn)行索引 print (torch.gather(input,dim=1,index=index1))
結(jié)果如下圖所示:
# 按列進(jìn)行索引
tensor([[1, 5, 6],
[4, 2, 6]])
# 按行進(jìn)行索引
tensor([[1, 2, 2],
[5, 4, 5]])
畫(huà)圖說(shuō)明


官方文檔
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]])
到此這篇關(guān)于Pytorch中的torch.gather()函數(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pytorch torch.gather()函數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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