torch.gather 是一个灵活且强大的函数,可以在许多情况下用于数据收集和操作,尤其在需要按照指定索引收集数据的情况下非常有用。 torch.take torch.take 是 PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。它类似于 torch.index_select 和 torch.gather,但是更简单,只需要一个索引张量即可。它本质上是
torch.gather 是一个灵活且强大的函数,可以在许多情况下用于数据收集和操作,尤其在需要按照指定索引收集数据的情况下非常有用。 torch.take torch.take 是PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。它类似于 torch.index_select 和torch.gather,但是更简单,只需要一个索引张量即可。它本质上是将输入张量视为...
torch.gather 是PyTorch 中用于按照指定索引从输入张量中收集值的函数。它允许你根据指定的索引从输入张量中取出对应位置的元素,并组成一个新的张量。它的行为类似于index_select,但是现在所需维度中的元素选择依赖于其他维度——也就是说对于每个批次索引,对于每个特征,我们可以从“元素”维度中选择不同的元素——我们...
1,gather是不规则的切片提取算子(Gathers values along an axis specified by dim. 在指定维度上根据索引 index 来选取数据)。函数定义如下: torch.gather(input,dim,index,*,sparse_grad=False,out=None)→Tensor 参数解释: +input(Tensor) – the source tensor. +dim(int) – the axis along which to ind...
1. 引言 最近在刷开源的Pytorch版动手学深度学习,里面谈到几个高级选择函数,如index_select,masked_select,gather等。这些函数大多很容易理解,但是对于gather函数,确实有些难理解,官方文档开始也看得一脸懵,感觉不太直观。下面谈谈我对这几个函数的一些理解。 2
1. index_select 选择函数 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数返回的是沿着输入张量的指定维度的指定索引号进行索引的张量子集,其中输入张量、指定维度和指定索引号就是 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数的三个关键参数,函数参数有: input(Tensor) - 需要进行索引操作的输入张量...
常使用的张量结构操作:维度变换(tranpose、view等)、合并分割(split、chunk等)、索引切片(index_select、gather等)。 常使用的张量数学运算:标量运算、向量运算、矩阵运算。 二,维度变换 2.1,squeeze vs unsqueeze 维度增减 squeeze():对 tensor 进行维度的压缩,去掉维数为1的维度。用法:torch.squeeze(a)将 a 中所...
# index对应的是列的维度 out= torch.gather(a,dim=0, index=torch.tensor([[0,1,1,1], [0,1,2,2], [0,1,3,3]]))print(out) #3*4 输出 torch.masked_select(input,mask, out=None) importtorch a= torch.linspace(1, 16, 16).view(4, 4)print(a) ...
聚合gather 改变尺寸 索引、切片 高级选择函数 按照索引选择目标数据 index_select 选出满足条件的矩阵元素 masked_select 找出矩阵中的非零元素的索引 nonzero 数学计算 加法 乘法 绝对值、向上取整、向下取整、相反数、倒数、平方根、平方根倒数 每个元素加减乘除 指、对、幂 三角函数 线性插值 Sigmoid 函数,sign符...
torch.gather(input,dim,index,out=None,sparse_grad=Flase,out=None)-Tensor 通俗点解释就是把指定索引dim的下标进行替换 torch.index_select(input,dim,index,out=None)-Tensor torch.masked_select(input,mask,out=None)-Tensor 根据mask输出一个一维张量 ...