TensorRT Gather层详解：DEFAULT, ELEMENT, ND模式

"Gather层是TensorRT中的一个操作，用于根据给定的索引从输入张量中提取特定的元素。本示例探讨了在TensorRT 8.2及以上版本中Gather层的不同模式，包括DEFAULT、ELEMENT和ND模式，并涉及到`num_elementwise_dims`参数的使用。" 在TensorRT中，Gather层是一个非常重要的操作，它允许我们根据提供的索引值从输入张量中选择并组合元素。这个操作类似于Python中的numpy索引功能。在不同的模式下，Gather层的行为会有所不同。 1. **Gather DEFAULT模式**： 默认模式下的Gather操作沿一个轴执行，将索引值视为一维的。在给定的代码中，`axis`参数并未指定，因此它可能默认沿第一个非批处理维度（通常是通道维度）进行操作。例如，对于一个NCHW形状的张量，它会在通道维度C上进行索引。 2. **Gather ELEMENT模式**： 在这个模式下，Gather层在每个元素级别上执行，这意味着索引值可以是输入张量的每个元素。此模式适用于更复杂的索引操作，可能需要遍历输入张量的所有元素。 3. **Gather ND模式**： 在ND模式中，Gather层可以在多个轴上进行操作，这需要`num_elementwise_dims`参数来指定参与Gather操作的轴的数量。这使得能够从多维张量中根据多维索引选择元素。例如，如果`num_elementwise_dims=2`，那么索引可以指向张量的二维子空间。 4. **代码示例**： 示例代码首先定义了一个4D张量`data0`，然后创建了一个1D索引数组`data1`。接着，它使用TensorRT API创建了一个构建器、网络和配置，并定义了输入张量。关键部分在于`add_gather`函数的调用，这里用于创建Gather层。然而，代码没有展示完整，缺少了关于Gather层模式和轴设置的详细信息。 为了完整实现Gather操作，你需要指定`axis`以及`mode`参数。例如，如果你想要在DEFAULT模式下按通道维度进行Gather操作，你可以这样设置： ```python gatherLayer = network.add_gather(inputT0, inputT1, axis=1, mode=trt.GatherMode.DEFAULT) ``` 而如果你想要在ELEMENT模式下操作，你需要调整`mode`参数： ```python gatherLayer = network.add_gather(inputT0, inputT1, axis=None, mode=trt.GatherMode.ELEMENT) ``` 对于ND模式，你需要同时指定轴和`num_elementwise_dims`： ```python gatherLayer = network.add_gather(inputT0, inputT1, axis=None, mode=trt.GatherMode.ND, num_elementwise_dims=2) ``` 注意，以上代码假设`inputT0`是输入张量，`inputT1`是索引张量，且已经正确地添加到了网络中。实际应用时，你需要根据具体需求来调整这些参数。 总结来说，TensorRT的Gather层提供了灵活的元素选择方式，可以适应各种神经网络架构中的索引操作，从而提高模型的灵活性和效率。理解并熟练运用Gather层的不同模式和参数是优化TensorRT模型的关键步骤之一。