Pytorch学习|深入理解PyTorch中的gather函数深度学习|python

gather函数
今天在用PyTorch复现softmax的时候，参考的书籍为《Dive into DL Pytorch》。在书里面，关于gather函数原文是这样叙述的：

上一节中，我们介绍了softmax回归使用的交叉熵损失函数。为了得到标签的预测概率，我们可以使用gather函数。在下面的例子中，变量y_hat是2个样本在3个类别的预测概率，变量y是这2个样本的标签类别。通过使用gather函数，我们得到了2个样本的标签的预测概率。在代码中，标签类别的离散值是从0开始逐一递增的。

y_hat = torch.tensor([[0.1, 0.3, 0.6], [0.3, 0.2, 0.5]]) y = torch.LongTensor([0, 2]) y_hat.gather(1, y.view(-1, 1))

输出为：

tensor([[0.1000], [0.5000]])

看到这里的时候，不太能理解两点：

torch.LongTensor是什么样的数据格式；
gather函数到底在中间有什么样的作用。

1. torch.LongTensor

torch.LongTensor(2, 3) # 构建一个2 * 3 Long类型的张量

所以torch.LongTensor指示的数据类型为张量，但里面的元素为Long类型
2. gather函数的作用很显然在这段代码里面：gather函数的第一个参数’1‘，指定的是dim，即维度，也就是对哪个维度进行操作，此处为对the first dim（或者说第1轴）进行操作。第二个参数y.view(-1, 1)，其展开应该为：