mindspore.ops.gather_elements
- mindspore.ops.gather_elements(input, 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] = input[index[i][j][k]][j][k] # if dim == 0 output[i][j][k] = input[i][index[i][j][k]][k] # if dim == 1 output[i][j][k] = input[i][j][index[i][j][k]] # if dim == 2
input 与 index 拥有一样的维度长度,且对于 axis != dim , index.shape[axis] <= input.shape[axis] 。
警告
在Ascend后端,以下场景将导致不可预测的行为:
正向执行流程中, 当 index 的取值不在范围 [-input.shape[dim], input.shape[dim]) 内;
反向执行流程中, 当 index 的取值不在范围 [0, input.shape[dim]) 内。
- 参数:
input (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 [-input.ndim, input.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 [-input.shape(dim), input.shape(dim)) 。
- 返回:
Tensor,shape与 index 相同,数据类型与 input 相同。
- 异常:
TypeError - dim 或 index 的数据类型既不是int32,也不是int64。
ValueError - input 和 index 的维度长度不一致。
ValueError - 除 dim 维外,input 的维度值小于 index 的维度值。
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]]