torch.gather函数的理解

建议先阅读官方文档，拿笔跟着给出的公式推导一次。

torch.gather官方文档

gather函数的定义为：

torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor

不常用的暂时不关注，于是函数常使用的样子如下：

torch.gather(input, dim, index)

函数的大致功能，给出input，根据dim和index确认从input中取出的数据内容，和最终输出的shape

1.确定输出的shape，输出的shape跟index的shape一致

例如index是一个2x3的tensor,那么输出就是一个2x3的tensor

2.确定输出的tensor的内容：根据input,dim，index三者确定

dim确定的是在input中取数据的时候，那个维度是从index中取数据来确定索引，而不是直接顺序索引：

举例

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

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

out[i][j][k] = input[i][j][index[i][j][k]]  # if dim == 2

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

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

其实这个函数一般是结合其他的函数使用的，比如torch.max，torch.min。比如调用max函数如下：

torch.max(a,dim=dim_num)

那么此时返回的是一个tuple，包含了value和index_list

那么有value = torch.gather(a, dim=dim_num, index=index_list)

标签：index,gather,函数,dim,torch,input,out
来源： https://blog.csdn.net/mxlmhgzw/article/details/120913625