以A = B.gather(dim=0, index=torch.tensor([[2, 1, 2]]))为例,首先确定A的维度与index维度一致(index维度可以是任意的维度,不要受限于B),即A的维度为(1,3);其次dim=0代表按列索引,那么index第一个元素“2”的含义为在B中其所在列(即第0列)的第2个元素。同理,index第二个元素“1”的含义为在...
当执行 output = torch.gather(input,dim,index) 方法时,可以按照如下方式速算其结果: 1、output的形状和index的形状一致; 2、index的形状叠放到input上:在非dim方向上,index形状大小不能大于input的形状大小;在dim方向上,形状可为任意大小;沿dim方向,遍历index上的值,将其作为索引值,以获取input上对应位置的值...
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
>>> 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...
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 ...
这样就输入为【2,1;4,4】,参考这样的解释看上面的输出结果,即可理解gather的含义。 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...
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 ...
importtorch a=torch.Tensor([[1,2],[3,4]])b=torch.gather(a,1,torch.LongTensor([[0,0],[1,0]]))#1.取各个元素行号:[(0,y)(0,y)][(1,y)(1,y)]#2.取各个元素值做行号:[(0,0)(0,0)][(1,1)(1,0)]#3.根据得到的索引在输入中取值#[1,1],[4,3]c=torch.gather(a,0,torc...
在动手学习深度学习中学到了一个函数gather,原文是说可以通过gather得到标签的预测概率。 y_hat = torch.tensor([[0.1,0.3,0.6],[0.3,0.2,0.5]]) y = torch.LongTensor([0,2]) y_hat.gather(1,y.view(-1,1)) tensor([[0.1000],[0.5000]]) ...
Pytorch中torch.gather函数 在学习 CS231n中的NetworkVisualization-PyTorch任务,讲解了使用torch.gather函数,gather函数是用来根据你输入的位置索引 index,来对张量位置的数据进行合并,然后再输出。 其中 gather有两种使用方式,一种为 torch.gather 另一种为 对象.gather。 首先介绍 对象.gather import torch torch.manua...