PyTorch是一个开源的机器学习框架,index_put是其中的一个函数,用于在张量中根据索引进行赋值操作。它的行为可以通过以下几个方面来了解: 1. 概念:index_put是PyTorch中的...
7.index_put_ 此操作使用给定 'index' 的索引将 'val' 的值放入自张量中。 index_put_(indices, values, accumulate=False) → Tensor 1. indices:它是 LongTensor 的元组,用于索引到 self。 values:具有需要放入目标中的值的张量。 accumulate:是否积累。 #importing libraries import torch target=torch.zeros...
了解PyTorch中index_put的行为 python、pytorch、tensor 我正在尝试理解index_put在PyTorch中的行为,但是文档对我来说不是很清楚。 给定的 a = torch.zeros(2, 3)a.index_put([torch.tensor(0, 0), torch.tensor([1, 1])], torch.te 浏览352提问于2020-09-20得票数 2 回答已采纳 2回答 使变压器BertF...
可以使用torch.index_put_函数来实现按索引赋值,该函数有三个参数:索引张量、索引值和要赋的值。下面的示例代码演示了如何对原始张量进行按索引赋值操作: importtorch# 创建一个2维张量original_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])# 创建一个2维索引张量index_tensor=torch.tensor([[0,2...
index_fill(1, index, 1) >>> tensor([[1., 0., 1., 0., 0.], [1., 0., 1., 0., 0.]]) 3.index_put方法 使用场景 对二维Tensor不同行、不同列赋值 参数 indices:tuple(Tensor)格式,要填充的索引。注意这个tuple的size==tensor的维度: 第一个Tensor是所有待赋值元素的横坐标 第二个...
index_put_(self, indices, values, accumulate=False) index_select(self, dim, index) indices(self) inner(self, other) int(self, memory_format=None) int_repr(self) inverse(self) isclose(self, other, rtol=1, *args, **kwargs) isfinite(self) ...
有网友提问,这样index出来的张量是深拷贝的结果,也就是得到一个新的张量,那么如何对原始张量的mask指向的值做修改呢。查看torch的api发现还有index_put_函数用于直接放置指定的张量或者常数。组合index_put_和index函数可以实现该需求。 autoc=torch::randn({3,4});automask=torch::zeros({3,4});mask[0][0]...
a.index_put_((index), torch.Tensor([1,1])) a[index] = torch.Tensor([4,4])print(a) tensor([[0., 4., 0., 0., 0.], [0., 0., 4., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0., 0.]]) ...
index()来将下一个iter的index放入一个活跃的worker进程中 # 2.同时标记_rcvd_idx，使其增加1。 self._rcvd_idx += 1 self._try_put_index() if isinstance(data, ExceptionWrapper): data.reraise() return datadef _try_put_index(self): # 主要工作即遍历所有workers，找到第一个活跃...
180 index_put index_put_npu 181 index_put_impl index_put_impl_npu 182 inverse inverse_npu 183 inverse.out inverse_out_npu 184 isclose isclose_npu 185 isnan isnan_npu 186 is_nonzero is_nonzero_npu 187 kl_div kl_div_npu 188 kl_div_backward kl_div_bac...