MXNet中take函数的用法

这里先上一段官方文档中关于mxnet.ndarray.take()的定义：

主要用到一般就只有前三个参数，所以这里只列出了前三个参数的使用方法。

mxnet.nd.take(a = None, indices = None, axis = _Null, mode = _Null, out = None, name = None, **kwargs)

a必须是一个ndarray类型，a通常不放在参数列表中，而是将take作为一个类方法来调用：a.take()
indices：indices也必须是一个ndarray类型，表示提取元素的索引，
axis：int类型，默认axis = 0，0代表沿着行进行元素提取，1代表沿着列进行提取，依次列推

来看几个例子：

from mxnet import nd
>> x = nd.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[10,11,12,13],[2,0,1,3]])
>> x
[[ 1.  2.  3.  4.][ 5.  6.  7.  8.][10. 11. 12. 13.][ 2.  0.  1.  3.]]
<NDArray 4x4 @cpu(0)>>> index = nd.array([0,2,3])
>> x.take(index)
#可以看到，take函数以行为轴，将索引为0、2、3的元素提取出来。
[[ 1.  2.  3.  4.][10. 11. 12. 13.][ 2.  0.  1.  3.]]
<NDArray 3x4 @cpu(0)>#现在我们把索引换成二维数组
>> index = nd.array([[0,2,3],[0,3,1]])
>> x.take(index)
#可以看到，take函数以默认的行为轴，分两次将元素提取出来。
#同样的，若我们指定axis=1，则take函数会以列为轴，按照索引来提取元素
>>x.take(index, axis = 1)
[[[ 1.  3.  4.][ 1.  4.  2.]][[ 5.  7.  8.][ 5.  8.  6.]][[10. 12. 13.][10. 13. 11.]][[ 2.  1.  3.][ 2.  3.  0.]]]
<NDArray 4x2x3 @cpu(0)>

在深度学习中，如果我们不使用mxnet的data.DataLoader进行数据提取时便可以使用take函数，只是相比起data.DataLoader稍许复杂。

def data_iter(batch_size, features, labels):num_examples = len(features)indices = list(range(num_examples))random.shuffle(indices)  # 样本的读取顺序是随机的for i in range(0, num_examples, batch_size):j = nd.array(indices[i: min(i + batch_size, num_examples)])yield features.take(j), labels.take(j)  # take函数根据索引返回对应元素

上面这段代码是沐神的《动手深度学习》中的一段函数定义，在这里features与labels分别是存储数据集的ndarray对象，batch_size为随机梯度下降的中小批量，我们可以看到for循环中的j代表从indices中按照batch_size大小提取的一系列随机排列的索引值，使用take函数便可以返回features和labels中的batch_size数量样本的数据集。

完~

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