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pytorch中有很多操作比较隐晦，需要仔细研究结合一些例子才能知道如何操作，在此对这些进行总结！
torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor
先看官方的介绍：
如果input是一个n维的tensor，size为 (x0,x1…,xi−1,xi,xi+1,…,xn−1)，dim为i，然后index必须也为n维tensor，size为 (x0,x1,…,xi−1,y,xi+1,…,xn−1)，其中y >= 1，最后输出的out与index的size是一样的。
意思就是按照一个指定的轴（维数）收集值
对于一个三维向量来说：
out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] # if dim == 0
out[i][j][k] = input[i][index[i][j][k]][k] # if dim == 1
out[i][j][k] = input[i][j][index[i][j][k]] # if dim == 2参数:
input (Tensor) – 源tensor
dim (int) – 指定的轴数（维数）
index (LongTensor) – 需要聚集起来的数据的索引
out (Tensor, optional) – 目标tensor
看完介绍后，稍微思考一下，然后再看一个例子：
scores是一个计算出来的分数，类型为[torch.FloatTensor of size 5x1000]
而y_var是正确分数的索引，类型为[torch.LongTensor of size 5]
容易知道，这里有1000个类别，有5个输入图像，每个图像得出的分数中只有一个是正确的，正确的索引就在y_var中，这里要做的是将正确分数根据索引标号提取出来。
scores = model(X_var) # 分数
scores = scores.gather(1, y_var.view(-1, 1)).squeeze() #进行提取提取后的scores格式也为[torch.FloatTensor of size 5]
这里讲一下变化过程：
1、首先要知道之前的scores的size为[5,1000]，而y_var的size为[5]，scores为2维，y_var为1维不匹配，所以先用view将其展开为[5,1]的size，这样维数n就与scroes匹配了。
2、接下来进行gather，gather函数中第一个参数为1，意思是在第二维进行汇聚，也就是说通过y_var中的五个值来在scroes中第二维的5个1000中进行一一挑选，挑选出来后的size也为[5,1]，然后再通过squeeze将那个一维去掉，最后结果为[5]
再看一个使用相同思想的例子
def gather_example():
N, C = 4, 5
s = torch.randn(N, C)
y = torch.LongTensor([1, 2, 1, 3])
print(s)
print(y)
print(s.gather(1, y.view(-1, 1)).squeeze())
gather_example()结果为：
-0.9526 1.7607 -1.0142 -0.6761 0.3022
-0.8421 0.5325 0.4834 0.8441 -0.1592
0.8786 2.6909 1.3635 0.1197 0.4031
-0.8397 1.4782 0.4514 -0.8381 -2.0638
[torch.FloatTensor of size 4x5]
1
2
1
3
[torch.LongTensor of size 4]
1.7607
0.4834
2.6909
-0.8381
[torch.FloatTensor of size 4]
使用普通python函数实现的例子
假设一个numpy数组s的shape为 (N, C)，y是一个shape为(N,)的numpy数组，内容为 0 <= y[i] < C 整数，然后我们使用s[np.arange(N), y] 来进行在s中挑选每一个和y索引对应的数字，其shape同样为(N,)
torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor)
max函数需要注意的是，它是一个过载函数，函数参数不同函数的功能和返回值也不同。
当max函数中有维数参数的时候，它的返回值为两个，一个为最大值，另一个为最大值的索引
>> a = torch.randn(4, 4)
>> a
0.0692 0.3142 1.2513 -0.5428
0.9288 0.8552 -0.2073 0.6409
1.0695 -0.0101 -2.4507 -1.2230
0.7426 -0.7666 0.4862 -0.6628
torch.FloatTensor of size 4x4]
>>> torch.max(a, 1)
(
1.2513
0.9288
1.0695
0.7426
[torch.FloatTensor of size 4]
,
2
0
0
0
[torch.LongTensor of size 4]
)Tensor隐晦操作
使用Tensor型数据进行比较的时候需要注意，如果比较的是其中的值，那么必须将其化为普通值再进行比较，即使是一维的单个数据，也要用[0]操作符来进行读取。
如果想要整个进行比较，建议使用torch.equal来进行比较
>>> apple = torch.Tensor([1,2,3])
>>> apple
Out[20]:
1
2
3
[torch.FloatTensor of size 3]
>>> apple[0]
Out[21]: 1.0
>>> banana = torch.Tensor([1])
>>> banana
Out[23]:
1
[torch.FloatTensor of size 1]
>>> banana[0]
Out[24]: 1.0
