torch.gather（）

`torch.gather()` 是 PyTorch 中的一个函数，它用于从一维张量中按照指定的索引获取元素，常用于处理向量化操作。该函数的基本语法如下：

gather(input, dim, index)

- `input`: 输入的一维或多维张量。
- `dim`: 指定沿着哪个维度进行聚集操作，默认值为0，表示按行（如果是一维的话）或第一个轴。
- `index`: 一个整数张量，表示要在`input`的给定维度上选取的索引。

这个函数会返回一个新的张量，其中的元素是从原张量的`dim`维度对应位置复制过来的。举个例子，如果你想从一个三维张量中沿深度方向选择特定的行或列，可以先创建一个索引张量，然后用`torch.gather`函数得到所需的数据。

相关问题

torch.gather

torch.gather is a PyTorch function that allows us to gather values along a given axis from a tensor. The function takes two input tensors:

- input tensor: the tensor from which we want to extract values.
- index tensor: the tensor containing the indices of the values we want to extract from the input tensor.

The output tensor will have the same shape as the index tensor and will contain the values extracted from the input tensor.

Example:

import torch

# Define input tensor
input_tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# Define index tensor
index_tensor = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]])

# Gather values from input tensor
output_tensor = torch.gather(input_tensor, 1, index_tensor)

print(output_tensor)

Output:

tensor([[1, 2],
        [4, 3]])

In this example, we have an input tensor of shape (3, 2) and an index tensor of shape (2, 2). We want to extract values from the input tensor based on the indices in the index tensor. The `torch.gather` function is called with `dim=1` (second dimension), which means we want to extract values from the second dimension of the input tensor. The resulting output tensor has the same shape as the index tensor and contains the values extracted from the input tensor.

torch.gather函数

### 回答1：
torch.gather函数是PyTorch中的一个函数，用于在给定维度上按索引从输入张量中提取元素并构建新的张量。

torch.gather函数的语法为：torch.gather(input, dim, index, out=None)。

参数说明：
- input：输入张量，即需要从中提取元素的张量。
- dim：要在哪个维度上进行提取操作。
- index：一个包含需要提取元素的索引的张量。
- out：一个可选的输出张量。

在torch.gather函数中，我们会按照dim指定的维度，在input张量上进行提取操作。提取操作是根据index张量中给定的索引值来进行的。最终会构建一个新的张量，其中包含了根据索引从input张量中提取出来的元素。

例如，如果input是一个2维张量，shape为(3,4)，而index是一个1维张量，shape为(3,)，则dim的取值范围为[0, 1]。如果dim=0，那么提取操作将沿着第一个维度进行，在每一列上按照index张量中对应的值进行元素的提取。如果dim=1，那么提取操作将沿着第二个维度进行，在每一行上按照index张量中对应的值进行元素的提取。

使用torch.gather函数可以灵活地根据给定的索引从输入张量中提取出所需的元素，这对于实现一些特定需求的操作非常有用。例如，可以在处理图像分类任务时，根据预测的类别标签，从softmax输出概率中提取出对应类别的概率，进而用于计算损失函数或者评估模型性能等。

### 回答2：
torch.gather函数是一个PyTorch中的操作函数，用于在指定维度上根据索引获取原始张量中的元素。这个函数的使用方式为：

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

其中，input是原始的张量，dim是指定的维度，index是需要提取的元素的索引。函数会根据dim指定的维度，在input张量中提取index中指定的元素，并返回一个新的张量output。

例如，假设input是一个3x4的二维张量，index是一个2x3的二维张量，dim的取值为1，那么torch.gather函数会在input的第1个维度上根据index中的元素索引，提取相应的元素。最终得到的output是一个2x3的张量。

torch.gather函数在很多机器学习任务中非常有用。例如，在序列标注任务中，我们可以使用torch.gather函数根据标签索引来选择对应的预测结果。在图像分类任务中，我们可以根据类别索引使用torch.gather函数进行结果的选择。此外，在自然语言处理任务中，torch.gather函数也可以用来根据单词的索引来选择对应的词向量。

需要注意的是，所提取的元素的维度必须与index的维度一致，否则会引发异常。此外，dim的取值必须在0到input的维度之间，否则也会引发异常。如果不指定out参数，函数会返回一个新的张量作为输出，如果指定了out参数，则会把提取的结果保存到指定的张量中。最后，如果sparse_grad为True，则会返回一个稀疏梯度，否则返回一个密集梯度。

总之，torch.gather函数提供了一种方便和高效地根据索引提取元素的方式，广泛应用于各种机器学习任务中。