【寒武纪硬件产品型号】必填*：
MLU270

【使用操作系统】必填*：
例如：ubuntu, CNRT: 4.10.1 a884a9a

【使用驱动版本】必填*：
例如v4.20.6

【出错信息】必填*：

我将pytorch的gather函数按照cnml的gather函数输入后，返回结果与pytorch获得的数据不同。gather的函数输入与pytorch的函数的index输入相同。想了解cnml的gather函数与pytorch的是否兼容。

原python的代码为，未进行特殊的数据排放改变。

warped_right_feature_map = torch.gather(right_feature_map.cpu().float(), dim=4, index=gather_index.cpu().long()).half().to(ct.mlu_device())

warped_right_feature_map2 = torch.gather(right_feature_map2.cpu().float(), dim=4, index=gather_index2.cpu().long()).half().to(ct.mlu_device())

我以是否可以运行来推导出cnml的dim设置为CNRT_DIM_C。本人对cnml并不熟悉，希望各位老师帮忙指出问题。

【操作步骤】选填：

首先将准备数据在CPU上准备后转成cnml的gather函数的数据输入格式（包括数据类型和数据布局），调用gather函数后将数据从MLU上拷贝回CPU，最后结果与pytorch的结果并不符合。
【当前已做了哪些信息确认】选填：
按照cnml文档多次检查。因为cnml的gather函数与pytorch的有不同，我以自己的理解进行的数据输入。

【参考配置文档链接】选填

torch.gather — PyTorch 2.0 documentation
【相关日志文档】选填
如有，可附件

代码链接为: Inference_offline/test_gather.cpp at main · Sun2018421/Inference_offline (github.com)