gather(1, action_batch) 其中Q(S_t),即policy_net(state_batch)为shape=(128, 2)的二维表,动作数为2 而我们通过神经网络输出的对应批量动作为 此时,使用gather()函数即可轻松获取批量状态对应批量动作的Q(S_t,a) 3 总结 从以上典型案例,我们可以归纳出torch.gather()的使用要点 输入index的shape等于输...
importtorchinput=torch.arange(16).view(4,4)"""[[0, 1, 2, 3],[4, 5, 6, 7],[8, 9, 10, 11],[12, 13, 14, 15]]""" 接下来创建一个index,当然这个index也要是二维的。 index = torch.LongTensor([[0, 2, 2, 3]]) 首先讨论当dim=0的情况: output = input.gather(dim=0, ind...
torch.gather函数是一个非常实用的函数,用于按照给定的索引从输入tensor中检索元素。在三维数据处理中,可以使用torch.gather函数从三维tensor中选择或重排特定的元素。该函数需要三个输入参数:input、dim和index。其中,input是包含要检索元素的原始tensor,dim是要操作的维度,index是一个tensor,包含检索元素的索引。 2.安装...
>>> torch.gather(t,1, torch.LongTensor([[0,0],[1,0]]))1143[torch.FloatTensor of size2x2] 可以看出,gather的作用是这样的,index实际上是索引,具体是行还是列的索引要看前面dim 的指定,比如对于我们的栗子,【1,2,3;4,5,6,】,指定dim=1,也就是横向,那么索引就是列号。index的大小就是输出的...
gather函数的的官方文档: torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor Gathers values along an axis specified by dim. For a 3-D tensor the output is speci
引言:在多分类中,torch.gather常用来取出标签所对应的概率,但对于刚开始接触Pytorch的同学来说,torch.gather()可能不太好理解,这里做一些说明和演示,帮助理解。 官方说明 gather( input', dim, index, out=None, sparse_grad=False) Gathers values along an axis specified bydim ...
torch.gather官方文档 gather函数的定义为: torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor 不常用的暂时不关注,于是函数常使用的样子如下: torch.gather(input, dim, index) 函数的大致功能,给出input,根据dim和index确认从input中取出的数据内容,和最终输出的shape ...
gather在one-hot为输出的多分类问题中,可以把最大值坐标作为index传进去,然后提取到每一行的正确预测结果,这也是gather可能的一个作用。 以上这篇浅谈Pytorch中的torch.gather函数的含义就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持亿速云。
我对torch中的gather函数的一点理解 官方文档的解释 代码语言:javascript 复制 torch.gather(input,dim,index,out=None)→ Tensor torch.gather(input,dim,index,out=None)→ Tensor Gathers values along an axis specified by dim.For a3-Dtensor the output is specified by:out[i][j][k]=input[index[i]...
以官方说明为例,gather()函数需要三个参数,输入input,维度dim,以及索引index input必须为Tensor类型 dim为int类型,代表从哪个维度进行索引 index为LongTensor类型 举例说明 input=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) #作为输入 index1=torch.tensor([[0,1,1],[0,1,1]]) #作为索引矩阵 ...