gather dim

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：

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

nll_loss = -logprobs.gather(dim=-1, index=target.unsqueeze(1))

这段代码是使用负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss）来计算多标签分类问题的损失。

首，`logprobs`是模型预测的结果，它是一个张量，形状为(batch_size, num_labels)，其中`batch_size`是批量的大小，`num_labels`是标签的数量。`logprobs`中的每个元素表示模型对每个标签的预测概率的对数值。

`target`是真实标签，它是一个张量，形状为(batch_size,)，其中每个元素表示样本的真实标签。这里使用了`unsqueeze(1)`将`target`的维度从(batch_size,)变为(batch_size, 1)，以便与`logprobs`进行广播操作。

`gather()`函数根据索引从`logprobs`中选择对应位置的预测概率，并返回一个新的张量。其中，`dim=-1`表示在最后一个维度上进行索引操作，也就是在每个样本的预测概率中选择对应的标签预测概率。

最后，使用负对数似然损失函数将所选的预测概率计算为对数值，并返回一个具有相同形状的张量作为损失。这个损失张量将用于计算模型的总损失。

需要注意的是，这段代码仅计算了单个样本的损失，如果要计算整个批量的损失，还需要将每个样本的损失进行平均或求和，具体取决于你的需求。

print(torch.gather(b, dim=0, index=torch.tensor([[1, 0, 0]])))

这行代码使用了 PyTorch 的函数 torch.gather，它的作用是从输入张量中按照给定的索引 index，沿着指定的维度 dim 提取对应的元素，并返回一个新的张量。

具体来说，这行代码中 b 是一个输入张量，dim=0 表示按照第 0 维进行提取，index=torch.tensor([[1, 0, 0]]) 是一个指定索引的张量，它的第 0 行表示要从 b 的第 1 行提取元素，第 1 行表示要从 b 的第 0 行提取元素，第 2 行表示要从 b 的第 0 行提取元素。因此，这行代码的作用就是从 b 的第 1 行、第 0 行、第 0 行分别提取一个元素，返回一个形状为 (1, 3) 的新张量。

需要注意的是，这行代码的输出结果可能与输入张量 b 的形状不同。如果输入张量 b 的形状为 (3, 4)，那么输出张量的形状为 (1, 3, 4)。