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：

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。

相关问题

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。

tf.gather函数用法

`tf.gather`函数是 TensorFlow 中的一个操作，用于根据索引从张量中收集元素。它的语法如下：

tf.gather(params, indices, axis=None, batch_dims=0, name=None)

参数说明：

- `params`: 要从中收集元素的张量，可以是任何形状的张量。
- `indices`: 一个张量，指定要收集哪些元素。它可以是任何形状的整数张量。
- `axis`: 一个可选的整数，指定从哪个轴收集元素。默认为`None`，表示要将`indices`解释为一维向量。如果指定`axis`，则`indices`必须是具有相同形状的张量。
- `batch_dims`: 一个可选的整数，指定批次维度的数量。默认为0，表示没有批次维度。例如，如果`params`的形状是`(batch_size, height, width, channels)`，则`batch_dims`可以设置为1，表示`indices`的形状是`(batch_size, num_elements)`。
- `name`: （可选）操作的名称。

`tf.gather`函数的返回值是一个张量，其中包含来自`params`的元素，其索引由`indices`指定。

下面是一个使用`tf.gather`函数的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个3x3的矩阵
x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 从第1个轴（即行）收集第0行和第2行
indices = tf.constant([0, 2])
y = tf.gather(x, indices, axis=0)

print(y.numpy())  # 输出 [[1 2 3] [7 8 9]]

在这个例子中，我们创建了一个3x3的矩阵`x`，然后使用`tf.gather`函数从第一个轴（即行）收集第0行和第2行，得到了形状为`(2, 3)`的矩阵`y`。注意，`indices`的形状是`(2,)`，因为我们没有指定`axis`参数。