标签:index gather Tensor dim torch Pytorch input
b = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
print b
index_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)
观察它的输出结果:
1 2 3
4 5 6
[torch.FloatTensor of size 2x3]
1 2
6 4
[torch.FloatTensor of size 2x2]
1 5 6
1 2 3
[torch.FloatTensor of size 2x3]
这里是官方文档的解释
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 2x2]
可以看出,gather的作用是这样的,index实际上是索引,具体是行还是列的索引要看前面dim 的指定,比如对于我们的栗子,【1,2,3;4,5,6,】,指定dim=1,也就是横向,那么索引就是列号。(如果dim=0,那么它表示的就是你接下来的操作是对于第一维度进行的,也就是行;如果dim=1,那么它表示的就是你接下来的操作是对于第二维度进行的,也就是列。)index的大小就是输出的大小,所以比如index是【1,0;0,0】,那么看index第一行,1列指的是2, 0列指的是1,同理,第二行为4,4 。这样就输入为【2,1;4,4】,参考这样的解释看上面的输出结果,即可理解gather的含义。
gather在one-hot为输出的多分类问题中,可以把最大值坐标作为index传进去,然后提取到每一行的正确预测结果,这也是gather可能的一个作用。
转自:https://blog.csdn.net/edogawachia/article/details/80515038
标签:index,gather,Tensor,dim,torch,Pytorch,input 来源: https://blog.csdn.net/qq_36652619/article/details/89384801
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