收集函数中参数尺寸的影响
问题描述:
我试图在pytorch中使用gather函数,但无法理解dim
参数的作用。收集函数中参数尺寸的影响
代码:
t = torch.Tensor([[1,2],[3,4]])
print(torch.gather(t, 0, torch.LongTensor([[0,0],[1,0]])))
输出:
1 2
3 2
[torch.FloatTensor of size 2x2]
尺寸设置为1:
print(torch.gather(t, 1, torch.LongTensor([[0,0],[1,0]])))
输出变为:
1 1
4 3
[torch.FloatTensor of size 2x2]
如何,gather
函数实际工作?
答
我意识到收集功能是如何工作的。
由于dimension
为零,因此,输出将是:
| t[index[0, 0] 0] t[index[0, 1] 1] |
| t[index[1, 0] 0] t[index[1, 1] 1] |
如果dimension
被设置为一,则输出将变为:
| t[0 index[0, 0]] t[0 index[0, 1]] |
| t[1 index[1, 0]] t[1 index[1, 1]] |
所以公式是:
For a 3-D tensor the output is specified by:
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
参考:http://pytorch.org/docs/master/torch.html?highlight=gather#torch.gather