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Pytorch常用的函数(九)torch.gather()用法

news 2025/8/15 18:10:01

Pytorch常用的函数(九)torch.gather()用法

torch.gather() 就是在指定维度上收集value。

torch.gather() 的必填也是最常用的参数有三个，下面引用官方解释：

input (Tensor) – the source tensor
dim (int) – the axis along which to index
index (LongTensor) – the indices of elements to gather

一句话概括 gather 操作就是：根据 index ，在 input 的 dim 维度上收集 value。

1、举例直观理解

# 1、我们有input_tensor如下
>>> input_tensor = torch.arange(24).reshape(2, 3, 4)
tensor([[[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6,  7],[ 8,  9, 10, 11]],[[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19],[20, 21, 22, 23]]])# 2、我们有index_tensor如下
>>> index_tensor = torch.tensor([[[0, 0, 0, 0],[2, 2, 2, 2]],[[0, 0, 0, 0],[2, 2, 2, 2]]]
)	# 3、我们通过torch.gather()函数获取out_tensor
>>> out_tensor = torch.gather(input_tensor, dim=1, index=index_tensor)
tensor([[[ 0,  1,  2,  3],[ 8,  9, 10, 11]],[[12, 13, 14, 15],[20, 21, 22, 23]]])

我们以out_tensor中[0,1,0]=8为例，解释下如何利用dim和index，从input_tensor中获得8。

在这里插入图片描述

根据上图，我们很直观的了解根据 index ，在 input 的 dim 维度上收集 value的过程。

假设 input 和 index 均为三维数组，那么输出 tensor 每个位置的索引是列表 [i, j, k] ，正常来说我们直接取 input[i, j, k] 作为输出 tensor 对应位置的值即可；
但是由于 dim 的存在以及 input.shape 可能不等于 index.shape ，所以直接取值可能就会报错；
所以我们是将索引列表的相应位置替换为 dim ，再去 input 取值。在上面示例中，由于dim=1，那么我们就替换索引列表第1个值，即[i,dim,k]，因此由原来的[0,1,0]替换为[0,2,0]后，再去input_tensor中取值。
pytorch官方文档的写法如下，同一个意思。

out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k]  # if dim == 0
out[i][j][k] = input[i][index[i][j][k]][k]  # if dim == 1
out[i][j][k] = input[i][j][index[i][j][k]]  # if dim == 2

2、反推法再理解

# 1、我们有input_tensor如下
>>> input_tensor = torch.arange(24).reshape(2, 3, 4)
tensor([[[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6,  7],[ 8,  9, 10, 11]],[[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19],[20, 21, 22, 23]]])# 2、假设我们要得到out_tensor如下
>>> out_tensor
tensor([[[ 0,  1,  2,  3],[ 8,  9, 10, 11]],[[12, 13, 14, 15],[20, 21, 22, 23]]])、# 3、如何知道dim 和 index_tensor呢？ 
# 首先，我们要记住：out_tensor的shape = index_tensor的shape# 从 output_tensor 的第一个位置开始：
# 此时[i, j, k]一样，看不出来 dim 应该是多少
output_tensor[0, 0, :] = input_tensor[0, 0, :] = 0
# 同理可知，此时index都为0
output_tensor[0, 0, 1] = input_tensor[0, 0, 1] = 1
output_tensor[0, 0, 2] = input_tensor[0, 0, 2] = 2
output_tensor[0, 0, 3] = input_tensor[0, 0, 3] = 3# 我们从下一行的第一个位置开始：
# 这里我们看到维度 1 发生了变化，1 变成了 2，所以 dim 应该是 1，而 index 应为 2
output_tensor[0, 1, 0] = input_tensor[0, 2, 0] = 8
# 同理可知，此时index都为2
output_tensor[0, 1, 1] = input_tensor[0, 2, 1] = 9
output_tensor[0, 1, 2] = input_tensor[0, 2, 2] = 10
output_tensor[0, 1, 3] = input_tensor[0, 2, 3] = 11# 根据上面推导我们易知dim=1,index_tensor为：
>>> index_tensor = torch.tensor([[[0, 0, 0, 0],[2, 2, 2, 2]],[[0, 0, 0, 0],[2, 2, 2, 2]]]
)

3、实际案例

在大神何凯明MAE模型(Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners)源码中，多次使用了torch.gather() 函数。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2111.06377
官方源码：https://github.com/facebookresearch/mae

在MAE中根据预设的掩码比例(paper 中提倡的是 75%)，使用服从均匀分布的随机采样策略采样一部分 tokens 送给 Encoder，另一部分mask 掉。采样25%作为unmasked tokens过程中，使用了torch.gather() 函数。

# models_mae.pyimport torchdef random_masking(x, mask_ratio=0.75):"""Perform per-sample random masking by per-sample shuffling.Per-sample shuffling is done by argsort random noise.x: [N, L, D], sequence"""N, L, D = x.shape  # batch, length, dimlen_keep = int(L * (1 - mask_ratio))  # 计算unmasked的片数# 利用0-1均匀分布进行采样，避免潜在的【中心归纳偏好】noise = torch.rand(N, L, device=x.device)  # noise in [0, 1]# sort noise for each sample【核心代码】ids_shuffle = torch.argsort(noise, dim=1)  # ascend: small is keep, large is removeids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1)# keep the first subsetids_keep = ids_shuffle[:, :len_keep]# 利用torch.gather()从源tensor中获取25%的unmasked tokensx_masked = torch.gather(x, dim=1, index=ids_keep.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, D))# generate the binary mask: 0 is keep, 1 is removemask = torch.ones([N, L], device=x.device)mask[:, :len_keep] = 0# unshuffle to get the binary maskmask = torch.gather(mask, dim=1, index=ids_restore)return x_masked, mask, ids_restoreif __name__ == '__main__':x = torch.arange(64).reshape(1, 16, 4)random_masking(x)

# x模拟一张图片经过patch_embedding后的序列
# x相当于input_tensor
# 16是patch数量，实际上一般为(img_size/patch_size)^2 = (224 / 16)^2 = 14*14=196
# 4是一个patch中像素个数，这里只是模拟，实际上一般为（in_chans * patch_size * patch_size = 3*16*16 = 768）
>>> x = torch.arange(64).reshape(1, 16, 4) 
tensor([[[ 0,  1,  2,  3],[ 4,  5,  6,  7],[ 8,  9, 10, 11],[12, 13, 14, 15],[16, 17, 18, 19], # 4[20, 21, 22, 23],[24, 25, 26, 27],[28, 29, 30, 31],[32, 33, 34, 35],[36, 37, 38, 39],[40, 41, 42, 43], # 10[44, 45, 46, 47],[48, 49, 50, 51], # 12[52, 53, 54, 55], # 13[56, 57, 58, 59],[60, 61, 62, 63]]])
# dim=1, index相当于index_tensor
>>> index
tensor([[[10, 10, 10, 10],[12, 12, 12, 12],[ 4,  4,  4,  4],[13, 13, 13, 13]]])# x_masked(从源tensor即x中，随机获取25%(4个patch)的unmasked tokens)     
>>> x_masked相当于out_tensor
tensor([[[40, 41, 42, 43],[48, 49, 50, 51],[16, 17, 18, 19],[52, 53, 54, 55]]])