gather(input_tensor, 1, index_tensor) print(output_tensor) 考虑如上输入的张量,如果我们在维度 1(dim=1,即列方向)上应用 gather 函数,我们可以得到 tensor([[1, 1], [4, 3]]) 在这个例子中: 1.输入张量 (input_tensor) 是一个 2x2 的张量。
state_action_values=policy_net(state_batch).gather(1,action_batch) 这边policy_net(state_batch)返回一个形状(batch,n_actions)的 tensor1,表示每个batch中每个action的Q值。action_batch是一个形状(batch,1)的 tensor2,表示每个batch选择的动作的索引。 gather(1, action)返回的是形状(batch, 1)的tensor,作...
torch.gather()的定义非常简洁: 在指定dim上,从原tensor中获取指定index的数据, 看到这个核心定义,我们很容易想到gather()的基本想法就是从完整数据中按索引取值,比如下面从列表中按索引取值: lst= [1,2,3,4,5]value= lst[2]# value = 3value= lst[2:4]# value = [3, 4] 上面的取值例子是取单个值...
今天,我们将深入探讨gather函数的作用,以及如何在PyTorch中使用它。 2. gather函数的概述 gather函数用于从输入张量中根据给定的索引提取值,其作用类似于通过索引获取特定位置的元素。此函数的重要性体现在多种应用场景中,例如在分类问题中提取预测结果。 gather函数的基本语法: torch.gather(input,dim,index) 1. input...
1. gather函数的基本用法 gather函数的用法如下: torch.gather(input,dim,index,out=None,sparse_grad=False)->Tensor 1. 其中,参数的含义如下: input:输入张量,即需要从中提取元素的张量。 dim:指定提取元素的维度,即在哪个维度上进行索引操作。 index:索引张量,即指定提取元素的索引位置。
pytorch 中的 gather() 函数详解 首先,给出官方文档的链接: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.gather.html?highlight=gather#torch.gather 然后,我用白话翻译一下官方文档。 gather,顾名思义,聚集、集合。有点像军训的时候,排队一样,把队伍按照教官想要的顺序进行排列。
正确理解Pytorch中的gather函数,首先需要明白它的定义及其作用:gather函数主要用于根据索引从输入张量中抽取值、对于高维数据的处理带来了极大的灵活性、是深度学习任务中经常使用的一个函数。在深度学习中,特别是处理多分类问题时,gather函数的作用尤为重要。它允许我们根据目标标签从输出的概率分布中直接获取相应的概率值...
torch.gather(*input,dim,index,sparse_grad=False, out=None*) 函数沿着指定的轴 dim 上的索引 index 采集输入张量 input 中的元素值,函数的参数有:
在PyTorch中,Gather函数允许我们从给定的索引中提取数据,这在实现神经网络中的特定层时非常有用。它常常用于从特征映射中选取特定位置的像素或通道。在VGG(Visual Geometry Group)模型中,Gather函数可以帮助我们理解和改进特征提取的过程。VGG是一个深度卷积神经网络,以其发明者所在的Visual Geometry Group而得名。该模型...
参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/352877584本期code:https://github.com/chunhuizhang/bilibili_vlogs/blob/master/learn_torch/basics/torch.gather.ipynb, 视频播放量 5165、弹幕量 6、点赞数 148、投硬币枚数 71、收藏人数 181、转发人数 17, 视频作者 五道口纳什,