如何在 python 中使用 gather() 返回张量特定索引处的值答案

【问题标题】：How to use gather() in python to return values at specific indices of a tensor如何在 python 中使用 gather() 返回张量特定索引处的值
【发布时间】：2023-02-04 04:50:03
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的张量：

tensor([[-0.0150,  0.1234],
    [-0.0184,  0.1062],
    [-0.0139,  0.1113],
    [-0.0088,  0.0726]])

另一个看起来像这样：

tensor([[1.],
    [1.],
    [0.],
    [0.]])

我想为每一行返回第一个张量的值，这些值对应于第二个张量的索引。

所以我们的输出将是：

tensor([0.1234], [0.1062], [-0.0139], [-0.0088]])

到目前为止我有这段代码：

return torch.gather(tensor1, tensor2)

但是我收到错误：

TypeError: gather() received an invalid combination of arguments - got (Tensor, Tensor), but expected one of:
 * (Tensor input, int dim, Tensor index, *, bool sparse_grad, Tensor out)
 * (Tensor input, name dim, Tensor index, *, bool sparse_grad, Tensor out)

我究竟做错了什么？

【问题讨论】：

标签： python pytorch tensor

【解决方案1】：

您缺少 dim 参数。你可以在这里看到一个例子：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.gather.html

对于您的情况，我认为 return torch.gather(tensor1, 1, tensor2) 应该可以

【讨论】：

我已经更改为 return tensor.gather(1, tensor 2) 这似乎对其他人有用，但我仍然收到错误：RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous
尝试将 tensor2 更改为 ints

【解决方案2】：

t2=torch.tensor([[-0.0150,  0.1234],
[-0.0184,  0.1062],
[-0.0139,  0.1113],
[-0.0088,  0.0726]])
t3=torch.tensor([[1.],
[1.],
[0.],
[0.]]).type(torch.int64)
res=t2.gather(1,t3)
print(res)

【讨论】：