gather dim
时间: 2024-06-22 20:02:35 浏览: 9
在深度学习和张量计算中,`gather` 函数是一个常用的操作,通常用于从张量中根据指定的一维索引(`dim`)选取数据。这个操作会按照指定的索引`dim`(默认为0,表示沿着最左(前)向量维度进行操作)将输入张量中的元素复制到一个新的张量中。
举个例子,如果你有一个三维张量(batch_size, sequence_length, features),`gather`函数可以帮助你提取出对应于特定索引序列的特征。例如,你可以选择某个时间步(sequence_length维度)的所有样本的特定特征。
具体语法可能因不同的库(如PyTorch、TensorFlow或NumPy)而异,但基本用法通常是这样的:
```python
gathered_tensor = torch.gather(input_tensor, dim, index_tensor)
```
`dim` 参数是你想要聚集数据的维度,`index_tensor` 是一个标量、一维张量,或者和原输入张量在其他维度具有相同形状的张量,表示你需要提取的数据的索引。
相关问题
gather函数
`gather`函数是一个用于从指定的Tensor中收集指定索引的值的函数。它的输入包括一个待收集的Tensor `input`,一个指定索引的Tensor `index`,以及一个指定收集维度的整数`dim`。具体而言,`gather`函数会在`input`的`dim`维度上收集`index`中所包含的索引所对应的值,并返回一个新的Tensor。 举个例子,如果我们有一个形状为(3,4)的Tensor `input`和一个形状为(2,3)的Tensor `index`,则可以使用`gather`函数从`input`中收集`index`中所包含的索引所对应的值,代码如下:
```python
import torch
input = torch.tensor([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
index = torch.tensor([[0,2,1],[2,1,0]])
output = torch.gather(input, 1, index)
print(output)
```
输出结果为:
```
tensor([[ 1, 3, 2],
[ 7, 6, 5],
[12, 11, 10]])
```
可以看到,`output`的形状为(2,3),其中的每个值都是从`input`中收集到的对应索引的值。
torch.gather
torch.gather是一个PyTorch中的函数,它用于按照给定的索引列表从输入张量中选择指定的元素。在给定的维度上,它根据索引列表index从输入张量input中选取元素,并返回一个新的张量。
具体来说,对于一个3D张量,输出的元素由如下公式指定:
out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k],当dim=0;
out[i][j][k] = input[i][index[i][j][k]][k],当dim=1;
out[i][j][k] = input[i][j][index[i][j][k]],当dim=2。
例如,对于以下代码:
b = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
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))
输出结果为:
tensor([[1, 2],
[6, 4]])
tensor([[1, 5, 5],
[1, 2, 3]])
这意味着在第一个例子中,我们选择了索引为(0,0)的元素1,索引为(1,1)的元素5,并将它们放置在新的张量中。在第二个例子中,我们选择了索引为(0,0)的元素1,并将它放置在新的张量中的第一行,选择了索引为(1,0)的元素4,并将它放置在新的张量中的第二行,然后将索引为(1,1)和(1,2)的元素都选择为5,并将它们放置在新的张量中的第三行。