PyTorch中含argsort与gather的点云处理流程能否反向传播？

原流程能否实现梯度非零的反向传播？ #

不能。原因是torch.argsort返回的是整数类型的索引张量，这类离散选择操作在PyTorch中是不可导的——梯度无法穿过索引传递到之前的神经网络输出张量B。后续的torch.gather虽然本身支持梯度回传，但如果输入的索引是不可导的（来自argsort），最终只会导致B的梯度全部为0，无法完成有效的反向传播训练。

解决方法 #

针对这个问题，核心是用可微分的连续操作替代离散的硬排序/硬选择，以下是几种可行方案：

1. 软选择（Soft Selection，推荐）

通过温度化的Softmax将离散的“选前10个点”转化为连续的权重分布，让整个过程可导：

import torch

# 假设A是(N,3)的原始点云张量，B是(N,1)的神经网络输出分数
tau = 0.1  # 温度参数，值越小越接近硬选择，值越大越平滑

# 将分数转化为权重分布
weights = torch.softmax(B / tau, dim=0)
# 取权重最高的前10个点的加权组合（近似硬选择的效果）
top_weights, _ = torch.topk(weights, k=10, dim=0)
# 用权重加权点云，得到可导的选中点表示
selected_points = (A * top_weights).sum(dim=0, keepdim=True)

# 基于selected_points计算损失（示例）
loss = torch.mean(selected_points ** 2)
loss.backward()

这种方法既保留了“关注高分点”的逻辑，又能让梯度顺利传递到B。

2. 重参数化采样

如果必须使用硬选择逻辑，可以用重参数化技巧将离散采样转化为可导操作（适合对精度要求不高或能接受梯度噪声的场景）：

# 基于B构建带噪声的分数，实现可导的近似排序
gumbel_noise = -torch.log(-torch.log(torch.rand_like(B)))
noisy_scores = B + gumbel_noise
top_indices = torch.argsort(noisy_scores, dim=0, descending=True)[:10]

# 用重参数化后的索引取点，梯度可通过噪声传递到B
selected_points = torch.gather(A, 0, top_indices.repeat(1,3))
loss = torch.mean(selected_points)
loss.backward()

注意：这种方法的梯度带有噪声，通常需要多次采样取平均来稳定训练。

3. 修改损失函数，规避硬选择

如果业务逻辑允许，直接基于所有点的分数加权计算损失，无需显式排序：

# 用分数作为权重，让高分点对损失的贡献更大
weights = torch.sigmoid(B)  # 或者用softmax，根据需求选择
loss_per_point = torch.norm(A - target_points, dim=1, keepdim=True)  # 示例损失项
total_loss = torch.mean(weights * loss_per_point)
total_loss.backward()

这种方法完全避免了离散操作，梯度传递最顺畅，适合不需要严格取前10个点，只需要关注高分点的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hai W.X.