mindspore.ops.GatherD

class mindspore.ops.GatherD[源代码]

获取指定轴的元素。

对于三维Tensor，输出为：

output[i][j][k] = x[index[i][j][k]][j][k]  # if dim == 0

output[i][j][k] = x[i][index[i][j][k]][k]  # if dim == 1

output[i][j][k] = x[i][j][index[i][j][k]]  # if dim == 2

如果 x 是shape为 $(z_{0}, z_{1}, . . ., z_{i}, . . ., z_{n - 1})$ ，维度 dim 为i的n维Tensor，则 index 必须是shape为 $(z_{0}, z_{1}, . . ., y, . . ., z_{n - 1})$ 的n维Tensor，其中 y 大于等于1，输出的shape与 index 相同。

输入：

x (Tensor) - GatherD的输入，任意维度的Tensor。
dim (int) - 获取元素的轴。数据类型为int32或int64。只能是常量值。
index (Tensor) - 获取收集元素的索引。支持的数据类型包括：int32，int64。每个索引元素的取值范围为[-x_rank[dim], x_rank[dim])。

输出：

Tensor，shape为 $(z_{1}, z_{2}, . . ., z_{N})$ 的Tensor，数据类型与 x 相同。

异常：

TypeError - dim 或 index 的数据类型既不是int32，也不是int64。
ValueError - x 的shape长度不等于 index 的shape长度。

支持平台：: Ascend GPU CPU

样例：

>>> x = Tensor(np.array([[1, 2], [3, 4]]), mindspore.int32)
>>> index = Tensor(np.array([[0, 0], [1, 0]]), mindspore.int32)
>>> dim = 1
>>> output = ops.GatherD()(x, dim, index)
>>> print(output)
[[1 1]
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