pytorch中的gather函数的定义和作用是什么？

在PyTorch中，gather函数是一个用于从张量（tensor）中收集特定索引位置上的元素的函数。它主要用于高级索引和从张量中提取特定信息。

定义（python）

gather函数的基本定义如下：

torch.gather(input, dim, index, out=None)

• input (Tensor): 输入张量。
• dim (int): 沿其收集元素的维度。
• index (LongTensor): 索引张量，其形状与input在除了dim维度外的所有维度上都相同。
• out (Tensor, optional): 输出张量。

作用

gather函数的作用是根据index张量中的索引值，从input张量中沿着指定的dim维度收集元素。这可以用于提取张量中特定位置的值。

举例讲解

假设我们有一个形状为(3, 3)的二维张量input，我们想要沿着第0个维度（即行的维度）收集元素。我们还需要一个索引张量index，它告诉我们从每一行中收集哪个元素。

	import torch
	# 创建一个形状为 (3, 3) 的输入张量
	input = torch.tensor([[1, 2, 3],
	[4, 5, 6],
	[7, 8, 9]])
	# 创建一个索引张量，它告诉我们在每一行中收集哪个元素
	# 例如，第0行收集第2个元素（值为3），第1行收集第0个元素（值为4），第2行收集第1个元素（值为8）
	index = torch.tensor([[2],
	[0],
	[1]])
	# 使用 gather 函数
	output = torch.gather(input, dim=0, index=index)
	print(output)

输出将会是：

tensor：

	[4],
	[8]])

在这个例子中，gather函数沿着第0个维度（行）收集元素。对于每一行，它都使用index张量中对应的索引值来确定要收集哪个元素。因此，输出张量中的每个元素都是input张量中特定行和列的元素的组合。

注意，index张量的形状是(3, 1)，这与input张量在除了第0个维度外的所有维度上的形状相匹配。这是因为我们沿着第0个维度收集元素，所以其他维度的大小必须相同。