1 系统环境
硬件环境(Ascend/GPU/CPU): Ascend910
MindSpore版本: mindspore=2.4.0
执行模式（PyNative/ Graph）: 不限
Python版本: Python=3.7
操作系统平台: linux
2 报错信息
2.1 问题描述
运行下述代码计算错误，程序正常运行，但给出错误结果。
2.2 脚本信息
import mindspore
from mindspore import mint, Tensor, ops, value_and_grad, context
import numpy as np
input_tensor = Tensor(np.array([[-0.1, 0.3, 3.6], [0.4, 0.5, -3.2]]), dtype = mindspore.float32)
index = Tensor(np.array([[0, 0], [1, 4]]), dtype = mindspore.int32)
output = mint.gather(input_tensor, 1, index)
print(output)
输出计算结果
[[-0.1 -0.1]
[ 0.5 0.5]]
3 根因分析
gather操作返回输入Tensor在指定 index 索引对应的元素组成的切片。
input_tensor shape是（2,3）
index [[0, 0], [1, 4]]
其中4 取值不在范围 [0, input.shape[dim]) 内
api也有相关说明
警告
在Ascend后端，以下场景将导致不可预测的行为：
正向执行流程中，当 index 的取值不在范围 [-input.shape[dim], input.shape[dim]) 内；
反向执行流程中，当 index 的取值不在范围 [0, input.shape[dim]) 内。
4 解决方案
修改index的值在有效范围内,例如修改成如下
index = Tensor(np.array([[0, 0], [1, 2]]), dtype = mindspore.int32)
import mindspore
from mindspore import mint, Tensor, ops, value_and_grad, context
import numpy as np
input_tensor = Tensor(np.array([[-0.1, 0.3, 3.6], [0.4, 0.5, -3.2]]), dtype = mindspore.float32)
index = Tensor(np.array([[0, 0], [1, 2]]), dtype = mindspore.int32)
output = mint.gather(input_tensor, 1, index)
print(output)