pytorch人工智能之torch.gather算子用法示例
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!
相关文章
Python爬虫之Selenium中frame/iframe表单嵌套页面
这篇文章主要介绍了Python爬虫之Selenium中frame/iframe表单嵌套页面,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2020-12-12Python中map,reduce,filter和sorted函数的使用方法
这篇文章主要介绍了Python中map,reduce,filter和sorted函数的使用方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下2015-08-08TensorFlow和Numpy矩阵操作中axis理解及axis=-1的解释
在调用numpy库中的concatenate()时,有遇到axis=-1/1/0的情况,下面这篇文章主要给大家介绍了关于TensorFlow和Numpy矩阵操作中axis理解及axis=-1解释的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下2022-03-03基于Python的图像数据增强Data Augmentation解析
这篇文章主要介绍了基于Python的图像数据增强Data Augmentation解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下2019-08-08
最新评论