理解了以上张量对轴运算的基本框架后,就很容易理解torch.gather()函数了。 图4演示了使用代码output = torch.gather(input, dim=0, index)取张量索引的过程。当指定dim=0时,pytorch在input张量和index张量中平行于dim=0轴的方向上划分向量,然后将index张量中的向量从左到右与input张量中划分的向量配对(允许不配...
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...
torch.gather(input, dim, index, out=None)和torch.scatter_(dim, index, src)是一对作用相反的方法 先来看torch.gather, 核心操作其实就是这样: outik = inputindex[i][j][k]k# if dim == 0 outik = inputiindexik]k# if dim == 1 outik = inputi[indexik]# if dim == 2 是对于out指...
首先,我们先创建一个2维的Tensor。 然后我们就采用torch.gather()函数来取这个Tensor里面的值。 这里我们的dim取0,就是按照行进行取值,后面我们跟上一个Tensor,注意这里的Tensor一定要和我们前面的test Tensor的维数相同,要不然会报错。【你当然也可以理解,从一个二维的Tensor取值,你当然也是进入一个二维的Tensor索引...
torch gathernd 用法torch.gather() 是 PyTorch 中的一个函数,用于根据索引从一个给定的 tensor 中收集数据。其工作原理是,对于指定的维度,它使用提供的索引 tensor 来选择数据。这个函数在处理序列数据、排序操作、查找特定元素等场景中非常有用。 函数的基本格式如下:...
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 ...
那么用程序这么获得标签对应的概率呢,这里就可以用gather函数。 myY_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]]) myY = torch.LongTensor([0, 2]) print(myY.view(-1, 1)) print(myY_hat.gather(1, myY.view(-1, 1)))...
1. torch.gather函数的概述 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,...
pytorch中的gather函数 pytorch比tensorflow更加编程友好,所以准备用pytorch试着做最近要做的一些实验。 立个flag开始学习pytorch,新开一个分类整理学习pytorch中的一些踩到的泥坑。 今天刚开始接触,读了一下documentation,写一个一开始每太搞懂的函数gather b = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])printb ...
gather函数用于从张量中提取元素。要使用gather函数，输入与索引必须具有相同的维度。例如，如果输入数据为二维，索引也应为二维，尽管它们的形状可以不同。函数输出与索引相同。以二维张量为例，创建一个索引。索引同样应为二维。当dim设置为0时，gather函数操作相当于在行上进行选择。假设索引值为[0, 2, ...