TORCH.GATHER 快速上手

部署运行你感兴趣的模型镜像

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

  • Gathers values along an axis specified by dim.
  • Parameters:
		input (Tensor) – the source tensor
		dim (int) – the axis along which to index
		index (LongTensor) – the indices of elements to gather
  • For a 3-D tensor the output is specified by:
	 	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
  • Example:
		t = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
		torch.gather(t, 1, torch.tensor([[0, 0], [1, 0]]))

对该 example 的解释如下:

tensor([[ ? ← t [0, (0)], ? ← t [0, (1)] ], [ ? ← t [1, (0)], ? ← t [1, (1)]]])

其中,已填写的索引是本身该位置的索引,()占位的是需要 index 参数指定的,也就是:

tensor([[ 1 ← t [0, 0], 1 ← t [0, 0] ], [ 4 ← t [1, 1], 3← t [1, 0]]])

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值