torch.take_along_dim

torch.take_along_dim(input, indices, dim=None, *, out=None) → Tensor

从 input 中沿给定的 dim 选择来自 indices 中的一维索引处的数值。

如果 dim 为 None，则输入数组将被视为已扁平化为一维。

返回沿维度索引的函数，例如 torch.argmax() 和 torch.argsort()，旨在与该函数一起使用。请参见下面的示例。

注意

该函数类似于 NumPy 的 take_along_axis。另请参见 torch.gather()。

参数

• input (Tensor) – 输入张量。

• indices (张量) – 输入 input 中的索引。必须是长类型。

• dim (int, 可选) – 要沿其选择的维度。

关键字参数

out (Tensor, 可选) – 输出张量。

示例

>>> t = torch.tensor([[10, 30, 20], [60, 40, 50]])
>>> max_idx = torch.argmax(t)
>>> torch.take_along_dim(t, max_idx)
tensor([60])
>>> sorted_idx = torch.argsort(t, dim=1)
>>> torch.take_along_dim(t, sorted_idx, dim=1)
tensor([[10, 20, 30],
        [40, 50, 60]])