mindspore.ops.gather_elements

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

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)
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