tf.gather_nd怎么用pytorch实现相同功能

在PyTorch中，如果你想实现类似于TensorFlow `tf.gather_nd`的功能，可以使用`torch.index_select`或者`torch.scatter`结合`torch.nonzero`函数。`tf.gather_nd`用于从张量中选择指定索引的元素，而`index_select`则可以直接通过一维或多维索引来选取元素。

下面是一个简单的例子，假设我们有一个张量`input_tensor`和一个二元张量`indices`，表示我们要从中取出的索引：

import torch

# 假设 input_tensor 是一个三维张量 (batch_size, height, width)
input_tensor = torch.randn(5, 6, 7)

# indices 是一个两维张量 (num_indices, 2)，每个索引是一个包含行和列的整数对
indices = torch.tensor([[0, 2], [3, 4]])

# 使用 index_select 来获取对应的元素
output = torch.index_select(input_tensor, dim=1, index=indices[:, 0])  # 首先按行取
output = output.unsqueeze(1)  # 添加维度以便和列索引对应
selected_elements = torch.index_select(output, dim=2, index=indices[:, 1])  # 然后按列取

print(selected_elements)

如果你想要的是类似`gather`操作，直接沿特定轴将多个索引对应的位置替换为值，则可以考虑使用`scatter`和`nonzero`：

# 将上面的indices视为新的坐标轴
result = torch.zeros_like(input_tensor)
result.scatter_(dim=1, index=indices.to(torch.long), src=input_tensor)
print(result)