之前一直理解不了Pytorch中gather的用法，看了官方的文档也是一头雾水。然后自己琢磨，找规律，用以下方法进行理解。

一、官方文档

torch.gather(input, dim, index, out=None) → TensorGathers values along an axis specified by dim.For a 3-D tensor the output is specified by:out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k]  # dim=0out[i][j][k] = input[i][index[i][j][k]][k]  # dim=1out[i][j][k] = input[i][j][index[i][j][k]]  # dim=2Parameters:  input (Tensor) – The source tensordim (int) – The axis along which to indexindex (LongTensor) – The indices of elements to gatherout (Tensor, optional) – Destination tensorExample:>>> t = torch.Tensor([[1,2],[3,4]])>>> torch.gather(t, 1, torch.LongTensor([[0,0],[1,0]]))1  14  3[torch.FloatTensor of size 2x2]

二、个人理解方法

首先，torch.gather中含有3个参数，第一个是input (Tensor)，第二个是dim，第三个是index。

我是将index中的数字n当成取第n维的数字，然后根据index的位置从input中找到对应的值。下面举几个例子。

例1：官方文档

    >>> t = torch.Tensor([[1,2],[3,4]])>>> torch.gather(t, 1, torch.LongTensor([[0,0],[1,0]]))1  14  3

如这里，dim=1，所以取的是最里面的元素：

第一个数是0表示的是从[1, 2]中取第0个数，得1；

第二个数是0表示的是从[1, 2]中取第0个数，得1；

第三个数是1表示的是从[3, 4]中取第1个数，得4；

第四个数是0表示的是从[3, 4]中取第0个数，得3；

例2：

b = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
print b
index_1 = torch.LongTensor([[0,1],[2,0]])
index_2 = torch.LongTensor([[0,1,1],[0,0,0]])
print(torch.gather(b, dim=1, index=index_1))
print(torch.gather(b, dim=0, index=index_2))# 结果如下：1  2  34  5  6
[torch.FloatTensor of size 2x3]1  26  4
[torch.FloatTensor of size 2x2]1  5  61  2  3
[torch.FloatTensor of size 2x3]

首先看第一个结果：[[1, 2], [6, 4]]。

dim=1，所以取的是最里面的元素：

第一个数是0表示的是从[1, 2, 3]中取第0个数，得1；

第二个数是1表示的是从[1, 2, 3]中取第1个数，得2；

第三个数是2表示的是从[4, 5, 6]中取第2个数，得6；

第四个数是0表示的是从[4, 5, 6]中取第0个数，得4；

再看第二个结果：[[1, 5, 6], [1, 2, 3]]。

dim=0，所以index中的数字表示的是对应维度的数组：

第一个数是0表示的是从[[1, 2, 3]]中取位置为(0, 0)的数，得1；

第二个数是1表示的是从[[4, 5, 6]]中取位置为(0, 2)的数，得5；

第三个数是1表示的是从[[4, 5, 6]]中取位置为(0, 3)的数，得6；

第四个数是0表示的是从[[1, 2, 3]]中取位置为(0, 0)的数，得1；

第五个数是0表示的是从[[1, 2, 3]]中取位置为(0, 1)的数，得2；

第六个数是0表示的是从[[1, 2, 3]]中取位置为(0, 2)的数，得3。

注：最后输出的形状和index是保持一致的。

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Pytorch中gather函数的个人理解方法

一、官方文档

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