条件选取：torch.where(condition, x, y) → Tensor
返回从 x 或 y 中选择元素的张量，取决于 condition
操作定义：
举个例子：
> import torch
> c = randn(2, 3)
> c
tensor([[ 0.0309, -1.5993, 0.1986],
[-0.0699, -2.7813, -1.1828]])
> a = torch.ones(2, 3)
> a
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
> b = torch.zeros(2, 3)
> b
tensor([[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]])
> torch.where(c > 0, a, b)
tensor([[1., 0., 1.],
[0., 0., 0.]])
把张量中的每个数据都代入条件中，如果其大于 0 就得出 a，其它情况就得出 b，同样是把 a 和 b 的相同位置的数据导出。
查表搜集：torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor
沿给定轴 dim，将输入索引张量 index 指定位置的值进行聚合
对一个3维张量，输出可以定义为：
- out[i][j][k] = tensor[index[i][j][k]][j][k] # dim=0
- out[i][j][k] = tensor[i][index[i][j][k]][k] # dim=1
- out[i][j][k] = tensor[i][j][index[i][j][k]] # dim=3
举个例子：
> a = torch.randn(4, 10)
> b = a.topk(3, dim = 1)
> b
(tensor([[ 1.0134, 0.8785, -0.0373],
[ 1.4378, 1.4022, 1.0115],
[ 0.8985, 0.6795, 0.6439],
[ 1.2758, 1.0294, 1.0075]]), tensor([[5, 7, 6],
[2, 5, 8],
[5, 9, 2],
[7, 9, 6]]))
> index = b[1]
> index
tensor([[5, 7, 6],
[2, 5, 8],
[5, 9, 2],
[7, 9, 6]])
> label = torch.arange(10) + 100
> label
tensor([100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109])
> torch.gather(label.expand(4, 10), dim=1, index=index.long()) # 进行聚合操作
tensor([[105, 107, 106],
[102, 105, 108],
[105, 109, 102],
[107, 109, 106]])
把 label 扩展为二维数据后，以 index 中的每个数据为索引，取出在 label 中索引位置的数据，再以 index 的的位置摆放。
比如，最后得出的结果中，第一行的 105 就是 label.expand(4, 10) 中第一行中索引为 5 的数据，提取出来后放在 5 所在的位置。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。