pytorch花式索引提取topk的张量

pytorch花式索引提取topk的张量

问题设定

或者说，有一个(bs, dim, L)的大张量，索引的index形状为(bs, X)，想得到一个(bs, dim, X)的reduced向量。我们在进行topk操作（以减少计算量）的时候经常碰到这种情况。
给出如下两种实现方法，分别使用花式索引（参考informer的代码）以及pytorch的gather方法

代码实现

索引方法

参考https://blog.csdn.net/qq_36560894/article/details/122005808

feature = torch.rand(2,16,4*4)
indices = torch.randint(0,16, (2, 3))
indices
indices_expand = indices.unsqueeze(1).expand(-1, dim, -1).to(torch.long) # (bs, dim, H*W)
indices_expand.shape
indices_expand[:,1,:] # 结果和indices一致，说明在第二个channel上，每个样本的索引是一样的
bs,dim=feature.shape[:2]
bs,dim 
feature_reduce = feature.view(bs, dim, -1)[torch.arange(bs)[:, None, None], torch.arange(dim)[None,:,None], indices_expand]
feature_reduce.shape
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gather方法

reduce_feature = torch.gather(feature, 2, indices_expand)
1

验证

两种方法得到的结果完全相同

补充知识

expand方法

在 PyTorch 中，expand() 方法用于扩展张量的大小。它会在不实际复制数据的情况下，重复张量的元素以填充新的形状。这个方法可以用于广播操作，以便在执行一些需要相同形状的张量之间的数学运算时，使它们具有相同的形状。

下面是使用 expand() 方法的基本用法：

import torch

# 创建一个原始张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6]])

# 使用 expand 扩展张量的大小
expanded_x = x.expand(2, 3, 4)  # 扩展成维度为(2, 3, 4)的张量

print(expanded_x)
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在上面的例子中，我们首先创建了一个形状为 (2, 3) 的原始张量 x。然后，我们使用 expand() 方法将其扩展成一个维度为 (2, 3, 4) 的新张量 expanded_x，该张量的形状是在原始张量形状的基础上每个维度都扩展了一倍。

需要注意的是，expand() 方法只能用于增加张量的大小，不能减小。另外，扩展后的张量与原始张量共享底层数据，因此在原始张量上进行的任何修改都会反映在扩展后的张量上，反之亦然。

gather方法

在 PyTorch 中，gather() 方法用于从输入张量中按照指定索引提取元素。这个方法通常用于根据索引收集特定的元素，例如根据类别索引从分类得分张量中获取对应类别的得分。

下面是使用 gather() 方法的基本用法：

import torch

# 创建一个输入张量
input_tensor = torch.tensor([[1, 2],
                             [3, 4],
                             [5, 6]])

# 创建一个索引张量
indices = torch.tensor([[0, 0],
                        [1, 0]])

# 使用 gather 方法根据索引收集元素
output_tensor = torch.gather(input_tensor, dim=1, index=indices)

print(output_tensor)
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在上面的例子中，我们首先创建了一个形状为 (3, 2) 的输入张量 input_tensor，以及一个形状为 (2, 2) 的索引张量 indices。然后，我们使用 gather() 方法从输入张量 input_tensor 中按照索引张量 indices 收集元素。

在 gather() 方法中，参数 dim 指定了在哪个维度上进行收集操作，而 index 参数指定了收集元素所使用的索引张量。

需要注意的是，索引张量 indices 的形状必须与输出张量的形状一致，或者是可以广播成与输出张量形状一致的形状。

randint

torch.randint() 是 PyTorch 中用于生成随机整数张量的函数。它可以生成一个张量，其中的元素是在指定范围内随机抽样的整数。

下面是 torch.randint() 的基本用法示例：

import torch

# 生成一个形状为 (3, 3) 的随机整数张量，范围是 [0, 10)
random_integers = torch.randint(low=0, high=10, size=(3, 3))

print(random_integers)
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在上面的示例中，我们使用了 torch.randint() 函数来生成一个形状为 (3, 3) 的随机整数张量，其中的元素取值范围在闭区间 [low, high) 内，即从 0 到 9。

torch.randint() 函数的主要参数包括：

• low：生成的随机整数的最小值（包含）。
• high：生成的随机整数的最大值（不包含）。
• size：生成的张量的形状。

你也可以不指定 low 参数，默认情况下它为 0。此外，还可以使用其他参数来控制生成的随机整数张量的设备类型、数据类型等。