mindspore.ops.gather_elements

mindspore.ops.gather_elements(x, dim, index)[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

xindex 拥有一样的维度长度,且除 dim 维外其他维度一致。如果维度 dim 为i, x 是shape为 \((z_0, z_1, ..., z_i, ..., z_{n-1})\) 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。

参数:

  • x (Tensor) - 输入Tensor。

  • dim (int) - 获取元素的轴。数据类型为int32或int64。取值范围为[-x_rank, x_rank)。

  • 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.shape(dim), x.shape(dim))。

返回:

Tensor,shape与 index 相同,即其shape为 \((z_0, z_1, ..., y, ..., z_{n-1})\),数据类型与 x 相同。

异常:

  • TypeError - dimindex 的数据类型既不是int32,也不是int64。

  • ValueError - xindex 的维度长度不一致。

  • ValueError - xindexdim 维外的维度不一致。

  • ValueError - dim 的值不在合理范围内。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

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