gather函数（gather的用法）

gather函数（gather的用法）

gather(input, dim, index)：根据  index，在  dim  维度上选取数据，输出的  size  与  index  一致

# input (Tensor) – 源张量

# dim (int) – 索引的轴

# index (LongTensor) – 聚合元素的下标(index需要是torch.longTensor类型)

# out (Tensor, optional) – 目标张量

for 3D tensor:

out[i][j][k] = tensor[index[i][j][k]][j][k]   # dim=0

out[i][j][k] = tensor[i][index[i][j][k]][k]   # dim=1

out[i][j][k] = tensor[i][j][index[i][j][k]]   # dim=2

for 2D tensor:

out[i][j] = input[index[i][j]][j]  # dim = 0

out[i][j] = input[i][index[i][j]]  # dim = 1

import torch as t # 导入torch模块

c = t.arange(0, 60).view(3, 4, 5) # 定义tensor

print(c)

index = torch.LongTensor([[[0,1,2,0,2],

　　　　　　　　　　　　　　　　[0,0,0,0,0],

　　　　　　　　　　　　　　　　[1,1,1,1,1]],

　　　　　　　　　　　　　　　 [[1,2,2,2,2],

　　　　　　　　　　　　　　 　 [0,0,0,0,0],

　　　　　　　　　　　　　　　 [2,2,2,2,2]]])

b = t.gather(c, 0, index)

print(b)

输出：

tensor([[[ 0, 1, 2, 3, 4],

             [ 5, 6, 7, 8, 9],

             [10, 11, 12, 13, 14],

             [15, 16, 17, 18, 19]],

[[20, 21, 22, 23, 24],

             [25, 26, 27, 28, 29],

             [30, 31, 32, 33, 34],

             [35, 36, 37, 38, 39]],

[[40, 41, 42, 43, 44],

             [45, 46, 47, 48, 49],

             [50, 51, 52, 53, 54],

             [55, 56, 57, 58, 59]]])

报错：

Traceback (most recent call last):

File "E:/Release02/my_torch.py", line 14, in

b = t.gather(c, 0, index)

RuntimeError: Size does not match at dimension 1 get 4 vs 3

（第1维尺寸不匹配）

将index调整为：

index = t.LongTensor([[[0, 1, 2, 0, 2], [0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1]],

[[1, 2, 2, 2, 2], [0, 0, 0, 0, 0], [2, 2, 2, 2, 2], [1, 1, 1, 1, 1]],

[[1, 2, 2, 2, 2], [0, 0, 0, 0, 0], [2, 2, 2, 2, 2], [1, 1, 1, 1, 1]]])

则上文输出为：

tensor([[[ 0, 21, 42, 3, 44],

             [ 5, 6, 7, 8, 9],

             [30, 31, 32, 33, 34],

             [35, 36, 37, 38, 39]],

[[20, 41, 42, 43, 44],

             [ 5, 6, 7, 8, 9],

             [50, 51, 52, 53, 54],

             [35, 36, 37, 38, 39]],

[[20, 41, 42, 43, 44],

             [ 5, 6, 7, 8, 9],

             [50, 51, 52, 53, 54],

             [35, 36, 37, 38, 39]]])

对于2D tensor 则无“index与tensor 的size一致”之要求，

这个要求在官方文档和其他博文、日志中均无提到

（可能是个坑吧丨可能是个坑吧丨可能是个坑吧）

eg:

代码（此部分来自https://yzlfxy.com/jiaocheng/python/337618.html）：

1

2

3

4

5

6

b = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])

print b

index_1 = torch.LongTensor([[0,1],[2,0]])

index_2 = torch.LongTensor([[0,1,1],[0,0,0]])

print torch.gather(b, dim=1, index=index_1)

print torch.gather(b, dim=0, index=index_2)

输出：

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

1 2 3

 4 5 6

[torch.FloatTensor of size 2x3]

 1 2

 6 4

[torch.FloatTensor of size 2x2]

 1 5 6

 1 2 3

[torch.FloatTensor of size 2x3]

共3页: 上一页123下一页

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。