pytorch人工智能之torch.gather算子用法示例
作者：ctrlA_ctrlC_ctrlV
这篇文章主要介绍了pytorch人工智能之torch.gather算子用法示例，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
一、用法：
torch.gather 算子用于返回给定索引/下标的 Tensor 元素，在 pytorch 官网文档中的定义如下：
torch.gather( input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor
其用法等价于：
input.gather( dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor
其中，input 是目标 Tensor ，即被搜索的 Tensor ；dim 是搜索维度（也是 Tensor ），index 是索引。
返回值类型：Tensor
二、代码示例：
概念看不懂没关系，一看代码便知用法。
a = torch.tensor([1, 5, 3, 6, 8]) b = torch.tensor([3]) # 索引为3 c = a.gather(0, b) # 输出a中第0维索引是3的元素：6 # 等价于 c=torch.gather(a,0,b) print(c) # tensor([6])
a = torch.tensor([[1.3, 2, 3, 4.5, 5],
[2.0, 3, 0.3, 4.1, 2],
[6, 7, 8, 9, 2],
[10, 5, 0, 6, 8]])
b = torch.tensor([[1],
[2],
[3],
[4]])
c = torch.gather(a, 1, b) # 输出a中第1维索引分别是1，2，3，4的元素：2，0.3，9，8
print(c) # tensor([[2.0000],[0.3000],[9.0000],[8.0000]])以上就是pytorch人工智能之torch.gather算子用法示例的详细内容，更多关于pytorch算子torch.gather的资料请关注脚本之家其它相关文章！