pytorch中的gather函式

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今天剛開始接觸，讀了一下documentation，寫乙個一開始每太搞懂的函式gather

b = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]
)print
bindex_1 = torch.longtensor([[0,1],[2,0]]
)index_2 = torch.longtensor([[0,1,1],[0,0,0]]
)print
torch.gather(b, dim=1
, index=index_1)
print
torch.gather(b, dim=0
, index=index_2)

觀察它的輸出結果：

1
2  3
4  5
6[torch.floattensor of size 2
x3] 1
2 64[torch.floattensor of size 2
x2] 1
5  6
1  2
3[torch.floattensor of size 2
x3]

這裡是官方文件的解釋

torch.gather(input, dim, index, out=none) → tensor
gathers values along an axis specified by dim.
for a 3
-d tensor the output is specified by:
out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k]  # dim=0
out[i][j][k] = input[i][index[i][j][k]][k]  # dim=1
out[i][j][k] = input[i][j][index[i][j][k]]  # dim=2
parameters: 
input (tensor) – the source tensor
dim (int) – the axis along which to index
index (longtensor) – the indices of elements to gather
out (tensor, optional) – destination tensor
example:
>>> t = torch.tensor([[1,2],[3,4]]
)    >>> torch.gather(t, 1
, torch.longtensor([[0,0],[1,0]]
))     1
1     4
3    [torch.floattensor of size 2
x2]

可以看出，gather的作用是這樣的，index實際上是索引，具體是行還是列的索引要看前面dim 的指定，比如對於我們的栗子，【1,2,3;4,5,6,】，指定dim=1，也就是橫向，那麼索引就是列號。index的大小就是輸出的大小，所以比如index是【1,0;0,0】，那麼看index第一行，1列指的是2， 0列指的是1，同理，第二行為4，4 。這樣就輸入為【2,1;4,4】，參考這樣的解釋看上面的輸出結果，即可理解gather的含義。

gather在one-hot為輸出的多分類問題中，可以把最大值座標作為index傳進去，然後提取到每一行的正確**結果，這也是gather可能的乙個作用。

2023年05月30日20:05:01

春去夏來，溫情演為慾望。 —— 作家，安德烈莫羅阿

pytorch中的gather函式

pytorch的gather 方法詳解

我對pytorch中gather函式的一點理解

pytorch的gather函式的一些粗略的理解

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