浅谈Pytorch中的torch.gather函数的含义

Pytorch是一种优秀的深度学习框架，它提供了许多方便的函数和工具，其中torch.gather函数是其中一个强大的工具。

首先，torch.gather可以用于从指定的dimension轴中进行索引，然后选择或收集tensor中的元素。这个过程可以被看作是将一个大的tensor分割成许多小的tensor，然后在这些小的tensor之间进行收集和选择的过程。

在使用torch.gather函数时，我们需要同时提供两个tensor，一个是input tensor（即输入值），另一个是index tensor（即索引值）。这两个tensor的shape必须相同，除了在指定的dimension轴上外。index tensor 中的每一个值都代表了在input tensor中需要选择的位置。

具体操作时，我们需要选择的位置由index tensor在指定的dimension轴上的值决定。也就是说，需要选择的位置是在input tensor的指定dimension轴上的索引值对应的位置上。

例如，对于一个2维tensor，如果我们需要按照 维进行索引，则输入的index tensor应该是一个一维tensor，其中的每个元素代表需要选择的位置的索引值。而如果我们需要按照第二维进行索引，则输入的index tensor应该是一个二维tensor，其中的每个元素代表需要选择的位置的索引值。

总之，torch.gather函数提供了一种便捷的方式，可以在tensor中按照指定的dimension轴进行索引和选择，从而让我们更方便地实现一些操作和计算。在实际应用中，我们可以将torch.gather函数应用于很多场景中，比如一些基于attention机制的模型，序列中间的层的推理等。