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解析Pytorch中的torch.gather()函数

参数说明

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,xdfFfNtNzw代表从哪个维度进行索引

index为LongTensor类型

举例说明

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]])

画图说明 

解析Pytorch中的torch.gather()函数

解析Pytorch中的torch.gather()函数

官方文档

def gather(self, input, dim, www.cppcns.comindex, *args, **kwargs): 
        
        For a 3-D tensor the output is specified by::
        
            out[i][j][khttp://www.cppcns.com] = 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 indehttp://www.cppcns.comx
            index (LongTensor): the indices of elements to gather     
      
   

xdfFfNtNzw

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

到此这篇关于Pytorch中的torch.gather()函数的文章就介绍到这了,更多相关Pytorch torch.gather()函数内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

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