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Python——torch.gather 的用法
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更新于2023-03-03
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Python——torch.gather 的用法1 含义2 举例 1 含义 torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor 定义:沿给定轴dim,将输入input中索引张量index指定位置的值进行聚合。 (1) input代表要处理的张量。 (2) dim表示维度。当input为二维张量时,dim=0代表要对列进行处理,dim=1代表要对行进行处理。 (3) index表示索引。当input为二维张量且dim=0时,index代表行的索引,当input为二维张量且dim=1时,index代表列的索引。 Ps: index 的维度要与 in
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Python——torch.gather 的用法的用法
Python——torch.gather 的用法的用法1 含义2 举例
1 含义含义
torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor
定义:沿给定轴定义:沿给定轴dim,将输入,将输入input中索引张量中索引张量index指定位置的值进行聚合。指定位置的值进行聚合。
(1) input代表要处理的张量。
(2) dim表示维度。当input为二维张量时,dim=0代表要对列进行处理,dim=1代表要对行进行处理。
(3) index表示索引。当input为二维张量且dim=0时,index代表行的索引,当input为二维张量且dim=1时,index代表列的索
引。
Ps: index
的维度要与的维度要与
input
的维度一样。的维度一样。
举例:
当input为二维张量时,index也必须为二维张量。并且,当input为二维张量且dim=0时,index的列数要与input的列数一致;
当input为二维张量且dim=1时,index的行数要与input的行数一致。
Ps: index
的类型必须是的类型必须是
LongTensor
类型的。类型的。
Ps:
整个程序输出的张量的形式与整个程序输出的张量的形式与
index
的形式一样。的形式一样。
举例:
如果index为2行3列,那么输出的张量也为2行3列。
2 举例举例
新建Python文件,输入
import torch
a = torch.tensor([[1, 2, 3],
[4, 8, 6],
[8, 2, 1]])
b = torch.LongTensor([[0],
[2],
[1]])
c = torch.LongTensor([[0, 0, 1],
[1, 1, 1],
[2, 0, 1]])
d = torch.LongTensor([[1, 1, 2, 0],
[0, 1, 2, 1],
[2, 0, 1, 0]])
print('B:', torch.gather(a, 1, b))
print('C:', torch.gather(a, 1, c))
print('D:', torch.gather(a, 1, d))
f = torch.LongTensor([[1, 2, 2]])
g = torch.LongTensor([[1, 1, 0],
[0, 1, 2],
[0, 0, 2],
[1, 1, 1]])
print('F:', torch.gather(a, 0, f))
print('G:', torch.gather(a, 0, g))
得到
B: tensor([[1],
[6],
[2]])
C: tensor([[1, 1, 2],
[8, 8, 8],
[1, 8, 2]])
D: tensor([[2, 2, 3, 1],
[4, 8, 6, 8],
[1, 8, 2, 8]])
F: tensor([[4, 2, 1]])
G: tensor([[4, 8, 3],
[1, 8, 1],
[1, 2, 1],
[4, 8, 6]])
weixin_38644141
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