34 lines
1.6 KiB
ReStructuredText
34 lines
1.6 KiB
ReStructuredText
mindspore.mint.gather
|
||
=====================
|
||
|
||
.. py:function:: mindspore.mint.gather(input, dim, index)
|
||
|
||
返回输入Tensor在指定 `index` 索引上对应元素组成的切片。
|
||
|
||
.. math::
|
||
output[(i_0, i_1, ..., i_{dim}, i_{dim+1}, ..., i_n)] = input[(i_0, i_1, ..., index[(i_0, i_1, ..., i_{dim}, i_{dim+1}, ..., i_n)], i_{dim+1}, ..., i_n)]
|
||
|
||
.. warning::
|
||
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) - 待索引切片取值的原始Tensor。
|
||
- **dim** (int) - 指定要切片的维度索引。取值范围 `[-input.rank, input.rank)`。
|
||
- **index** (Tensor) - 指定原始Tensor中要切片的索引。数据类型必须是int32或int64。需要同时满足以下条件：
|
||
|
||
- `index.rank == input.rank`；
|
||
- 对于 `axis != dim` ， `index.shape[axis] <= input.shape[axis]` ；
|
||
- `index` 的取值在有效区间 `[-input.shape[dim], input.shape[dim])` ；
|
||
|
||
返回：
|
||
Tensor，数据类型与 `input` 保持一致，shape与 `index` 保持一致。
|
||
|
||
异常：
|
||
- **ValueError** - `input` 的shape取值非法。
|
||
- **ValueError** - `dim` 取值不在有效范围 `[-input.rank, input.rank)`。
|
||
- **ValueError** - `index` 的值不在有效范围。
|
||
- **TypeError** - `index` 的数据类型非法。
|