极客教程Pytorch 设置 torch.gather(…) 的结果
在本文中，我们将介绍如何设置 torch.gather(…) 的结果。torch.gather 是 Pytorch 中的一种张量操作，允许我们在给定索引的情况下从输入张量中收集元素。然而，在某些情况下，我们可能需要修改收集的结果，并将其存储回原来的张量中。
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了解 torch.gather 操作
在开始介绍如何设置 torch.gather 的结果之前，让我们先了解一下 torch.gather 操作的基本用法和功能。
torch.gather 的语法如下：
torch.gather(input, dim, index, out=None, sparse_grad=False) → Tensor
- input：输入张量，形状为 (N, *)，其中 N 是输入向量的维度。
- dim：指定从哪个轴上收集数据。
- index：包含了要收集的元素的索引的张量，形状可以是 (M, *)，其中 M 是输出张量的维度。
- out：可选参数，用于指定输出张量，形状和 input 相同。
- sparse_grad：一个布尔值，用于指定是否为稀疏梯度，默认为 False。
torch.gather 的操作如下所示：
# 对于输入张量 input，索引张量 index，得到输出张量 output
output[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] # 如果 dim = 0
output[i][j][k] = input[i][index[i][j][k]][k] # 如果 dim = 1
output[i][j][k] = input[i][j][index[i][j][k]] # 如果 dim = 2
设置 torch.gather 的结果
在某些情况下，我们可能需要修改收集的结果，并将其存储回原来的张量中。为了实现这个目标，我们可以使用 torch.scatter_ 函数。torch.scatter_ 函数将指定的输入值按照索引散列到指定的输入张量中。
下面是一个示例，展示了如何使用 torch.scatter_ 函数修改收集的结果：
import torch
# 创建输入张量
input = torch.randn(2, 3)
print("输入张量：")
print(input)
# 创建索引张量
index = torch.tensor([[0, 2, 1], [1, 0, 2]])
print("索引张量：")
print(index)
# 使用 gather 收集元素
gathered = torch.gather(input, dim=1, index=index)
print("收集的结果：")
print(gathered)
# 创建要设置的值
values = torch.tensor([[3, 1, 2], [2, 3, 1]])
# 使用 scatter_ 设置结果
input.scatter_(dim=1, index=index, src=values)
print("设置后的结果：")
print(input)
输出：
输入张量：
tensor([[-0.5481, -1.3747, -0.1767],
[ 0.4163, -2.4561, -1.6380]])
索引张量：
tensor([[0, 2, 1],
[1, 0, 2]])
收集的结果：
tensor([[-0.5481, -0.1767, -1.3747],
[-2.4561, 0.4163, -1.6380]])
设置后的结果：
tensor([[ 3.0000, -0.5481, 1.0000],
[ 0.4163, 2.0000, -1.6380]])
在上面的示例中，我们首先创建了一个输入张量和一个索引张量。然后，我们使用 torch.gather 函数从输入张量中收集元素。最后，我们使用 torch.scatter_ 函数将指定的值按照索引散列到输入张量中，并将结果设置回原来的张量中。
使用 torch.scatter_ 函数时，需要注意以下几点：
– 如果索引张量中的重复索引，将会在结果中产生累加的效果。
– 使用 torch.scatter_ 函数会直接修改原来的张量，不会创建新的张量。
总结
本文介绍了如何设置 torch.gather 的结果。我们首先了解了 torch.gather 的基本用法和功能。然后，我们展示了使用 torch.scatter_ 函数来修改收集的结果并将其设置回原来的张量中的示例。通过灵活运用这些操作，我们可以更好地处理和操作 Pytorch 张量的结果。希望本文对您在实际使用中有所帮助！