pytorch torch.gather函數(shù)

torch.gather 是 PyTorch 中的一個用于從給定維度上按索引取值的函數(shù)。

它根據(jù)一個索引張量 index，從源張量 input 中收集值，并返回一個新的張量。

torch.gather 常用于需要從張量的特定位置抽取元素的操作。

1. 函數(shù)簽名

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

• input：輸入張量，表示要從中收集元素的源張量。
• dim：要收集的維度索引。例如，對于一個二維張量，0 表示沿著行的維度，1 表示沿著列的維度。
• index：索引張量，其形狀應與input張量在除了dim維度之外的其他維度上保持一致。索引張量中的值表示在input張量對應維度上要收集的元素的索引。
• out（可選）：輸出張量，如果提供，結果將存儲在這個張量中。

2. 工作原理

torch.gather 在 dim 維度上，通過 index 指定的索引，從 input 中選取元素。

返回的張量的形狀與 index 的形狀相同。

3. 示例代碼

以下是一個簡單的示例代碼，演示如何使用 torch.gather 函數(shù)：

import torch

# 創(chuàng)建一個源張量
input = torch.tensor([[1, 2, 3],
                      [4, 5, 6],
                      [7, 8, 9]])

# 創(chuàng)建一個索引張量
index = torch.tensor([[0, 2, 1],
                      [2, 0, 1],
                      [1, 2, 0]])

# 在 dim=1 維度上使用 gather 函數(shù)
result = torch.gather(input, dim=1, index=index)

print("Input Tensor:")
print(input)
print("\nIndex Tensor:")
print(index)
print("\nResult Tensor:")
print(result)

4. 輸出結果

Input Tensor:
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]])

Index Tensor:
tensor([[0, 2, 1],
        [2, 0, 1],
        [1, 2, 0]])

Result Tensor:
tensor([[1, 3, 2],
        [6, 4, 5],
        [8, 9, 7]])

5. 解釋

• 輸入張量 (input) 是一個 3x3 的矩陣，每個元素代表一個值。
• 索引張量 (index) 指定了要從 input 中提取的元素的索引。
• 結果張量 (result) 是根據(jù) index 從 input 中提取的元素形成的張量。

在這個例子中：

• 對于 input 的第一行，index 提取了索引 0, 2, 1 對應的元素 1, 3, 2。
• 對于 input 的第二行，index 提取了索引 2, 0, 1 對應的元素 6, 4, 5。
• 對于 input 的第三行，index 提取了索引 1, 2, 0 對應的元素 8, 9, 7。

總結

torch.gather 通過索引在指定維度上提取張量中的元素，是用于基于索引選擇數(shù)據(jù)的有用工具。

函數(shù)對批處理數(shù)據(jù)特別有用，例如在分類任務中提取對應類別的概率或得分。

索引張量的形狀必須與源張量在指定維度的形狀相匹配，以確保正確的取值操作。

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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