TensorRT Gather层详解：模式与示例

Gather层是深度学习中的一个重要操作，主要用于从一个输入张量中选择或聚合特定索引处的元素。在TensorRT (TensorRT 是 NVIDIA 提供的一种高效的深度学习推理引擎) 中，Gather层提供了三种不同的模式：Gather DEFAULT、Gather ELEMENT 和 Gather ND，每种模式适用于不同的场景。 1. Gather DEFAULT模式： 当使用Gather DEFAULT模式时，TensorRT默认的行为是根据提供的索引数组（`inputT1`）来获取输入张量（`inputT0`）中每个元素。这个模式通常适用于输入索引没有维度相关的操作，比如单维或低维索引。在提供的示例代码中，首先创建了两个输入张量：`inputT0`（输入数据，类型为float32）和`inputT1`（索引数据，类型为int32）。通过网络层`network.add_gather`方法添加Gather层，并指定输入以及轴`axis`（在TensorRT中，未在代码中明确给出，通常默认为0，表示沿着第一个维度进行索引操作）。 2. Gather ELEMENT模式： Gather ELEMENT模式更加灵活，它允许你控制索引维度的数量。在TensorRT 8.2及以上版本中，`mode`参数被引入，用于指定索引操作的处理方式。在这个模式下，用户可以明确指定索引数据的维度数量（`num_elementwise_dims`），这对于处理多维索引或者在多个维度上进行独立的元素检索非常有用。 3. Gather ND模式： Gather ND模式是TensorRT提供的一个高级特性，它允许你通过多维索引同时访问输入张量的不同元素。在代码中提到的`GatherND模式与num_elementwise_dims参数`，意味着你可以在Gather操作中指定每个索引轴对应于`inputT1`中的哪些维度。`num_elementwise_dims`参数就是用来定义这些维度的数量，例如，如果你有一个三元组索引，那么`num_elementwise_dims`将设置为3，表明需要处理三个独立的维度索引。 为了创建Gather层，示例代码会设置网络配置（如最大工作空间大小），然后根据上述模式添加Gather层，并连接输入到网络。需要注意的是，在实际应用中，轴的选择、模式的确定以及`num_elementwise_dims`的设置应根据具体的模型需求进行调整，以优化性能和内存使用。 总结来说，Gather层在TensorRT中提供了一种灵活的方式来处理从输入张量中选择元素的操作，通过理解并灵活运用不同模式，可以帮助开发者构建更高效、适应各种需求的深度学习推理模型。