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| 5 个月前 |
GatherV2
产品支持情况
| 产品 | 是否支持 |
|---|---|
| Ascend 950PR/Ascend 950DT | √ |
| Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品 | √ |
| Atlas A2 训练系列产品/Atlas A2 推理系列产品 | √ |
| Atlas 200I/500 A2 推理产品 | √ |
| Atlas 推理系列产品 | √ |
| Atlas 训练系列产品 | √ |
功能说明
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算子功能:从输入Tensor的指定维度dim,按index中的下标序号提取元素,保存到out Tensor中。
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计算流程: 例如输入张量 x=[123456789]x=\begin{bmatrix}1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9\end{bmatrix} 和索引张量 idx=[1, 0]。
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dim=0的结果:y=[456123]y=\begin{bmatrix}4 & 5 & 6 \\ 1 & 2 & 3\end{bmatrix}
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dim=1的结果: y=[215487]y=\begin{bmatrix}2 & 1\\ 5 & 4\\ 8 & 7\end{bmatrix}
具体计算过程如下: 以三维张量为例,shape为(3,2,2)的张量 x =[[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10],[11,12]]]\begin{bmatrix}[[1,&2],&[3,&4]], \\ [[5,&6],&[7,&8]], \\ [[9,&10],&[11,&12]]\end{bmatrix} idx=[1, 0], x张量dim=0,1,2对应的下标分别是l,m,nl, m, n, idx是一维(零维的情况:当成是size为1的一维)
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dim为0:I=index[i]; y[i][m][n][i][m][n] = x[I][m][n][I][m][n]
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dim为1:J=index[j]; y[l][j][n][l][j][n] = x[l][J][n][l][J][n]
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dim为2:K=index[k]; y[l][m][k][l][m][k] = x[l][m][K][l][m][K]
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参数说明
| 参数名 | 输入/输出 | 描述 | 数据类型 | 数据格式 |
|---|---|---|---|---|
| x | 输入 | 输入的张量,公式中的x。 | FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64 | ND |
| indices | 输入 | 输入的下标,用于指定索引位置,公式中的idx。 | INT32、INT64 | ND |
| axis | 输入 | 一个标量,表示操作的轴(维度),公式中的dim。 | INT32、INT64 | ND |
| y | 输出 | 输入的结果,公式中的y。 | FLOAT、FLOAT16、BFLOAT16、INT8、INT16、INT32、INT64、UINT8、UINT16、UINT32、UINT64、BOOL、DOUBLE、COMPLEX64 | ND |
| batch_dims | 可选属性 |
|
INT64 | ND |
| negative_index_support | 可选属性 |
|
BOOL | ND |
约束说明
无
调用说明
| 调用方式 | 调用样例 | 说明 |
|---|---|---|
| aclnn调用 | test_aclnn_gather_v2 | 通过aclnnGatherV2接口方式调用GatherV2算子。 |
| aclnn调用 | test_aclnn_embedding_renorm | 通过aclnnEmbeddingRenorm接口方式调用Renorm算子。 |