torch.gather

torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor

Сбор значений вдоль оси, указанной значением dim.

Для тензора 3-D вывод определяется следующим образом:

out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k]  # if dim == 0
out[i][j][k] = input[i][index[i][j][k]][k]  # if dim == 1
out[i][j][k] = input[i][j][index[i][j][k]]  # if dim == 2

input и index должны иметь одинаковое число измерений. Также требуется, чтобы index.size(d) <= input.size(d) для всех измерений d != dim. out будет иметь такую же форму, как index. Обратите внимание, что input и index не ведут себя как широковещательный механизм.

Параметры

• input (Тензор) – исходный тензор
• dim (int) – ось, по которой выполнять индексацию
• index (LongTensor) – индексы элементов для сбора

Ключевые аргументы

• sparse_grad (bool, optional) – Если True, градиент по input будет разреженным тензором.
• out (Тензор, optional) – тензор назначения

Пример:

>>> t = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
>>> torch.gather(t, 1, torch.tensor([[0, 0], [1, 0]]))
tensor([[ 1,  1],
        [ 4,  3]])