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。
比如执行 torch.zeros(2, 2, out = tensor_a),相当于执行 tensor_a = torch.zeros(2, 2) 除了sparse_grad 和 out 两个可选参数,其余三个参数都是必选参数。为了方便这里只考虑必选参数,即 torch.gather(input, dim, index)。 简单介绍完 gather 函数之后,来看一个简单的小例子:一次将下面 2D 张量中...
torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor 先看官方的介绍: 如果input是一个n维的tensor,size为 (x0,x1…,xi−1,xi,xi+1,…,xn−1),dim为i,然后index必须也为n维tensor,size为 (x0,x1,…,xi−1,y,xi+1,…,xn−1),其中y >= 1,最后输出的out与index的size是一样的。意思...
tensor([[2, 3], [4, 5]]) 当然也可以重复提取某一位置的元素,例如第一行重复提取2,写法如下: >>> torch.gather(a,1,torch.tensor([[1,1],[0,1]])) tensor([[2, 2], [4, 5]]) 2.假设现在要按照dim=0(列方向)提取这里面的元素[4,4]和[5,2],[3,3],以dim=0 的方向的下标为1,...
格式:torch.stack(tensors, dim=0, out=None) → Tensor 解释:沿着一个新的维度对张量进行拼接。序列中的tensors必须具有相同的size。 **直白的说:**它可以将二维tensor变三维tensor,三维变4维 与torch.cat()的区别。stack()属于扩张再拼接的函数。通常用于NLP和CV领域 ...
b.gather()中取0维时,输出的结果是行形式,取1维时,输出的结果是列形式。 b是一个3×43×4型的 >>>importtorchast>>>b = t.arange(0,12).view(3,4)>>>b tensor([[0,1,2,3], [4,5,6,7], [8,9,10,11]])>>>index = t.LongTensor([[0,1,2]])>>>index ...
d = a.gather(1, b)# dim=1 c= tensor([ [5, 1, 2, 3, 4], [0, 1, 7, 3, 4], [0, 1, 2, 3, 4]]) d=tensor([ [ 1, 0, 0, 0, 0], [ 5, 5, 6, 5, 5], [10, 10, 10, 10, 10]]) ok, 看到这儿应该有点费劲儿了。
tensor.gather torch.gather tensor.expand 返回当前张量在某维扩展更大后的张量。扩展(expand)张量不会分配新的内存,只是在存在的张量上创建一个新的视图(view),一个大小(size)等于1的维度扩展到更大的尺寸。 x = torch.tensor([[1,2,3]]) ...
gather函数的核心作用是从输入张量(tensor)中按照指定的索引抽取值。在Pytorch中,它的基本形式为torch.gather(input, dim, index),其中input表示输入的数据张量,dim是要抽取数据的维度,index是包含了抽取位置的索引张量。重点在于理解index张量的结构:它的形状与input在指定维度上的形状相同,但在dim指定的维度上,其数值...
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。