torch.gather

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

沿由 dim 指定的轴收集值。

对于一个 3-D 张量，输出由

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

input 和 index 必须具有相同的维度数。同时，对于所有维度 d != dim，要求 index.size(d) <= input.size(d)。 out 的形状将与 index 相同。请注意，input 和 index 不会进行广播。当 index 为空时，我们始终返回一个具有相同形状的空输出，不再进行进一步的错误检查。

参数

• input (Tensor) – 源张量

• dim (int) – 索引的轴

• index (LongTensor) – 要收集的元素的索引

关键字参数

• sparse_grad (bool, optional) – 如果为 True，则相对于 input 的梯度将是一个稀疏张量。

• out (Tensor, optional) – 目标张量

示例

>>> t = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
>>> torch.gather(t, 1, torch.tensor([[0, 0], [1, 0]]))
tensor([[ 1,  1],
        [ 4,  3]])