问题一：tensor.gather()函数讲解

gather(input, dim, index)

根据index，在dim维度上选取数据，输出的size与index一样

文章摘自：一、PyTorch基础：Tensor和Autograd_白水小琪七ya的博客-CSDN博客

a = t.arange(0, 16).view(4, 4)

# 选取对角线的元素
index = t.LongTensor([[0,1,2,3]])
a.gather(0, index)

# 选取反对角线上的元素
index = t.LongTensor([[3],[2],[1],[0]])# 等价于index = t.LongTensor([[3,2,1,0]]).t()
a.gather(1, index)

# 选取反对角线上的元素，注意与上面的不同
index = t.LongTensor([[3,2,1,0]])
a.gather(0, index)

# 选取两个对角线上的元素
index = t.LongTensor([[0,1,2,3],[3,2,1,0]]).t()
b = a.gather(1, index)

gather函数的功能可以解释为根据 index 参数（即是索引）返回数组里面对应位置的值
这里的a.gather()写法和torch.gather(a)的写法都可以，重点是两个参数，dim和index

简单的的理解方式

dim=0表示按行来索引，也就是说index的值表示的是第几行
dim=1表示按列来索引，也就是指index的值表示的是第几列

举例来讲：，a.gather(0, index)，index = t.LongTensor([[0,1,2,3]]) 可以看出index = t.LongTensor([[0,1,2,3]]) 是一个1行4列的矩阵，根据dim=0,inde里面的值就是表示第几行，而第几列中是有index决定(4列)，那么[0]就是表示0行0列 ，  [1]表示1行1列，  [2]表示2行2列  [3]表示3行3列

index = t.LongTensor([[3,2,1,0]]).t() ， a.gather(1, index)  可以看出index = t.LongTensor([[3,2,1,0]]).t() 是一个1行4列的矩阵，根据dim=1，index里面的值表示的就是第几列，第几行就由index决定（共4行），那么  [3] 表示第0行3列 ，[2]表示第1行2列， [1] 第2行1列 [0]第3行0列

结果执行：

tensor([[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11],
        [12, 13, 14, 15]])

# 选取对角线的元素
tensor([[ 0,  5, 10, 15]])

# 选取反对角线上的元素
tensor([[ 3],
        [ 6],
        [ 9],
        [12]]
# 选取反对角线上的元素，注意与上面的不同
tensor([[12,  9,  6,  3]])

# 选取两个对角线上的元素
tensor([[ 0,  3],
        [ 5,  6],
        [10,  9],
        [15, 12]])