onnx gather算子

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源格式，用于表示机器学习模型，包括深度学习模型。在ONNX中，`onnx::Gather`算子是一个非常重要的操作，它用于从一个张量集合中根据指定的索引选取元素。这个算子通常用于处理像注意力机制、动态图等场景，它执行的功能类似于Python中的`numpy.take()`或PyTorch的`torch.index_select()`。

具体来说，`onnx::Gather`接受两个输入参数：
1. **data**：源张量，包含了完整的一维数据序列。
2. **indices**：索引张量，包含从`data`中选择元素的位置信息。

它会根据`indices`中的每个值从`data`中对应位置提取出相应的元素，并返回一个新的张量，新张量的形状通常是`data`的形状去掉最后一维后加上`indices`的形状。

相关问题--
1. ONNX中的`Gather`算子主要用于哪些神经网络架构？
2. `Gather`算子如何处理索引超出范围的情况？
3. 在实际模型部署时，`Gather`与其他类似的张量操作如`Slice`有何不同？

相关问题

tensorrt算子融合

TensorRT算子融合是指通过对网络层间的横向或纵向合并，将卷积、偏置和激活等层合并成一个更简化的层结构，从而减少整个模型的层数、提高模型的大小、速度和效率。横向合并可以将卷积、偏置和激活层合并为一个CBR结构，只占用一个CUDA核。纵向合并可以将结构相同但权值不同的层合并为一个更宽的层，也只占用一个CUDA核心。这种优化是基于GPU硬件设计的，并且更适合并行计算和密集型计算。TensorRT会尽量直接执行大块矩阵运算，对于通道数较多的卷积层和反卷积层进行较大程度的优化。相比之下，对于复杂的小操作（如reshape、gather、split等），TensorRT的优化力度就不那么明显了。有关TensorRT算子融合的更多细节可以在TensorFlow的GitHub库中找到。 [3<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [TensorRT：1.基本概念和环境准备](https://blog.csdn.net/mist99/article/details/119869087)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [TensorRT详细入门指北，如果你还不了解TensorRT，过来看看吧！](https://blog.csdn.net/javastart/article/details/128287548)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [CUDA与TensorRT(5)之TensorRT介绍](https://blog.csdn.net/qq_42692305/article/details/128749146)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

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。