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mindspore.ops.gather_elements

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

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

x 与 index 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.ndim, x.ndim)。

• 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 - dim 或 index 的数据类型既不是int32，也不是int64。

• ValueError - x 和 index 的维度长度不一致。

• ValueError - x 和 index 除 dim 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]]