chenf1999的博客

在使用pytorch时，我们经常会看到tensor1[tensor2]这样的代码，而不同的tensor2会导致不同的索引方式，本文详细介绍使用tensor作为索引的原理。首先构造tensor1：>>> a = torch.randn(10, 5)>>> atensor([[-0.9434, -2.8668, -0.4331, -1.6842, -0.1823], [-1.4545, -1.0065, 0.3228, 0.7457, 0.622

最近看代码时遇到了两个函数，查阅pytorch后一时半会儿也没弄懂，现在写篇笔记来加深一下印象。gathertorch.gather(input, dim, index, out=None, sparse_grad=False) → Tensor沿着给定的维度dim，将输入input指定位置的值聚合起来，指定位置由index决定。index和input必须有相同数量的维度，且满足1 <= index[dim] <= input[dim]、index[other_dims] == inpu