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[人工智能]pytorch的gather

1. 官网解释

o u t [ i ] [ j ] [ k ] = i n p u t [ [ i n d e x [ i ] [ j ] [ k ] ] [ j ] [ k ] , ? i f ? d i m = = 0 out[i][j][k] = input[[index[i][j][k]][j][k],\ if \ dim==0 out[i][j][k]=input[[index[i][j][k]][j][k],?if?dim==0
以此类推

意思就是说,假设我要求 o u t [ i ] [ j ] out[i][j] out[i][j]位置的值,如果dim=0,那么 i i i就会被 i n d e x [ i ] [ j ] index[i][j] index[i][j]代替。而如果dim=1,那么 j j j就会被 i n d e x [ i ] [ j ] index[i][j] index[i][j]代替。其他类推。

2. 一个例子

假如我有一个这样的tensor

t = torch.tensor([[1,2],[3,4]])
out = torch.gather(t,0,index=torch.tensor([[0,0],[1,0]]))
print(out)

此时dim = 0,所以
o u t [ 0 ] [ 0 ] = i n p u t [ i n d e x [ 0 ] [ 0 ] ] [ 0 ] = i n p u t [ 0 ] [ 0 ] = 1 out[0][0] = input[index[0][0]][0]=input[0][0]=1 out[0][0]=input[index[0][0]][0]=input[0][0]=1
o u t [ 0 ] [ 1 ] = i n p u t [ i n d e x [ 0 ] [ 1 ] ] [ 1 ] = i n p u t [ 0 ] [ 1 ] = 2 out[0][1] = input[index[0][1]][1]=input[0][1]=2 out[0][1]=input[index[0][1]][1]=input[0][1]=2
o u t [ 1 ] [ 0 ] = i n p u t [ i n d e x [ 1 ] [ 0 ] ] [ 0 ] = i n p u t [ 1 ] [ 0 ] = 3 out[1][0] = input[index[1][0]][0]=input[1][0]=3 out[1][0]=input[index[1][0]][0]=input[1][0]=3
o u t [ 1 ] [ 1 ] = i n p u t [ i n d e x [ 1 ] [ 1 ] ] [ 1 ] = i n p u t [ 0 ] [ 1 ] = 2 out[1][1] = input[index[1][1]][1]=input[0][1]=2 out[1][1]=input[index[1][1]][1]=input[0][1]=2
所以结果应该是 [ [ 1 , 2 ] , [ 3 , 2 ] ] [[1,2],[3,2]] [[1,2],[3,2]]

3. 代码验证

代码验证

4. 我悟了

其实可以这么看,把值这么一摆:
在这里插入图片描述

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加:2022-04-04 12:11:32  更:2022-04-04 12:12:13 
 
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