torch.gather

官网解释

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

Parameters:
input (Tensor) – the source tensor
dim (int) – the axis along which to index
index (LongTensor) – the indices of elements to gather

例子

>>> t = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> print(t)
tensor([[1., 2., 3.],
        [4., 5., 6.]])
>>> index_a = torch.LongTensor([[0,0],[0,1]])
>>> print(index_a)
tensor([[0, 0],
        [0, 1]])
>>> print(torch.gather(t,dim=1,index=index_a))
tensor([[1., 1.],
        [4., 5.]])
>>> index_b = torch.LongTensor([[0,1,1],[1,0,0]])
>>> print(index_b)
tensor([[0, 1, 1],
        [1, 0, 0]])
>>> print(torch.gather(t,dim=0,index=index_b))
tensor([[1., 5., 6.],
        [4., 2., 3.]])

在这里插入图片描述

输出和index的维度是一致的

评论
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