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。
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或具有逻辑顺序序列的例子。 对于深度学习常用的批量tensor数据,我们的需求可能是选取其中多个且乱序的值,此时gather()就是一个很好的tool,它可以帮助我们从批量tensor 中取出指定乱序索引下的数据...
首先,gather函数可以用于按索引取出指定位置的元素。在目标检测任务中,我们通常需要从一个包含所有检测框坐标的张量中,提取出指定索引的检测框坐标。具体代码如下: importtorch# 输入张量,形状为(100, 4)boxes=torch.randn(100,4)# 索引张量,形状为(10,)indices=torch.tensor([5,13,27,45,62,71,80,92,98,99...
如果想要使用 gather 函数采集元素,需要在 index 中指定 3 个列索引号,而每行只索引一个元素且在列上索引 (dim = 1),因此最终我们需要传入 index 张量的形状为 (1, 3),其中的元素值为待采集元素的列索引号。 最后来看看如何使用 gather 函数每行采集两个元素: 代码语言:txt 复制 >>> import torch >>>...
pytorch二维三维数据下的gather函数_torch gather 二维数组-CSDN博客blog.csdn.net/qq_45196535/article/details/127512038 gather函数的input与index必须有相同的维度,例如你输入的数据是二维的,那么index也必须是二维的,但他们的shape可以不同,最终输出的结果与输入的index相同。接下来首先通过二维张量举例。
# 调用gather函数,从input_tensor中提取相应的数据output_tensor=torch.gather(input_tensor,dim,index_tensor)# 输出提取结果print(output_tensor) 1. 2. 3. 4. 5. 在这段代码中,我们首先调用torch.gather函数,将之前定义的源张量input_tensor和索引张量index_tensor传递给它。最终结果会输出选择的元素组成的新张...
pytorch-gather 函数torch.gather(input,dim,index,out=None,sparse_grad=False) → Tensor 沿给定轴 dim ,将输入索引张量 index 指定位置的值进行聚合. input (Tensor) – 原张量 dim (int) – 索引的轴,二维中dim=0代表以每一列为独立个体,对列中元素进行索引排序,dim=1代表以每一行为独立个体,对行中...
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...
今天来水一文,说一说最近工作上遇到的一个函数:torch.gather()。 文字理解 我遇到的代码是 NLP 相关的,代码中用torch.gather()来将一个 tensor 的 shape 从(batch_size, seq_length, hidden_size)转为(batch_size, labels_length, hidden_size),其中seq_length >= labels_length。
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...