本文主要是介绍pytorch中的gather函数的定义和作用是什么？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在PyTorch中，gather函数是一个用于从张量（tensor）中收集特定索引位置上的元素的函数。它主要用于高级索引和从张量中提取特定信息。
定义（python）
gather函数的基本定义如下：
torch.gather(input, dim, index, out=None)
input(Tensor): 输入张量。dim(int): 沿其收集元素的维度。index(LongTensor): 索引张量，其形状与input在除了dim维度外的所有维度上都相同。out(Tensor, optional): 输出张量。
作用
gather函数的作用是根据index张量中的索引值，从input张量中沿着指定的dim维度收集元素。这可以用于提取张量中特定位置的值。
举例讲解
假设我们有一个形状为(3, 3)的二维张量input，我们想要沿着第0个维度（即行的维度）收集元素。我们还需要一个索引张量index，它告诉我们从每一行中收集哪个元素。
import torch# 创建一个形状为 (3, 3) 的输入张量input = torch.tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6],[7, 8, 9]])# 创建一个索引张量，它告诉我们在每一行中收集哪个元素# 例如，第0行收集第2个元素（值为3），第1行收集第0个元素（值为4），第2行收集第1个元素（值为8）index = torch.tensor([[2],[0],[1]])# 使用 gather 函数output = torch.gather(input, dim=0, index=index)print(output)
输出将会是：
tensor：
[4],[8]])
在这个例子中，gather函数沿着第0个维度（行）收集元素。对于每一行，它都使用index张量中对应的索引值来确定要收集哪个元素。因此，输出张量中的每个元素都是input张量中特定行和列的元素的组合。
注意，index张量的形状是(3, 1)，这与input张量在除了第0个维度外的所有维度上的形状相匹配。这是因为我们沿着第0个维度收集元素，所以其他维度的大小必须相同。
这篇关于pytorch中的gather函数的定义和作用是什么？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
