这时候,你可以使用scatter函数,它可以将值"散布"到张量中的指定位置。 在这种情况下,scatter的名称非常适合,因为它描述了函数的作用:将值散布到各个位置。这种名称也很直观,人们可以很容易地理解函数的作用。 另外,scatter的名称也暗示了函数的实现方式:函数会将值分散到各个位置,而不是简单地更新一个连续的区域。这...
scatter() 和 scatter_() 的作用一样。 不同之处在于 scatter() 不会直接修改原来的Tensor,而 scatter_() 会在原来的基础上对Tensor进行修改。 scatter函数写法为: target.scatter(dim, index, src) 其中: target:即目标张量,将在该张量上进行映射 dim:指定轴方向,定义了填充方式。对于二维张量,dim=0表示逐...
官方的文档如下,TORCH.TENSOR.SCATTER_: 即使如此理解起来也是很复杂,下面从例子中去理解: demo 下面是一个官方文档给出的例子: importtorchsrc=torch.Tensor([[-1.0276,0.2673,-1.1752,-0.8823],[-0.6447,-0.8256,0.1542,-0.4242]])print(src)output=torch.zeros(2,5)index=torch.tensor([[3,1,2,0...
在PyTorch 的scatter函数中,当你指定dim=0时,index张量确实是指定了src中每个元素应该放置在res张量的哪一行。不过,列号的选择是由index张量的形状和src张量的形状共同决定的。 1. 基本逻辑 dim=0表示scatter操作将在行方向上进行。 index张量的形状应该与src张量的形状匹配,或者能够广播到相同的形状。 对于每一个i...
PyTorch中的scatter/scatter_add与gather操作及其关系如下：1. scatter操作 作用：根据给定的索引和源张量，将源张量的值写入到目标张量中。 核心逻辑：对于源张量中的每个值，其在目标张量中的输出索引由源张量在维度不等于指定维度的所有位置的索引值以及源张量在指定维度对应位置的索引值共同确定。 约束...
torch.tensor.scatter_函数是PyTorch中的一个核心操作，用于在指定索引位置替换张量中的值。函数实现 函数通过调整张量的指定维度值，将给定值应用到相应位置，实现数据的局部更新。深入理解 理解scatter_函数需要从维度角度入手，明确其如何进行值的映射。举例说明 考虑一个三维张量实例，应用scatter_函数进行值...
PyTorch中scatter和gather的用法 scatter的用法 scatter中文翻译为散射,首先看一个例子来直观感受一下这个API的功能,使用pytorch官网提供的例子。 import torch import torch.nn as nn 1. 2. x = torch.rand(2,5) x 1. 2. tensor([[0.2656, 0.5364, 0.8568, 0.5845, 0.2289], ...
在这里根据自己的理解,做总结和分享。 函数tensor.scatter_(dim, index, src) 返回值:返回一个根据index映射关系映射后的新的tensor 参数解释:dim 变化的维度 index 映射关系 src 输入的tensor 代码示例: import torch x = torch.FloatTensor([[ 1, 2, 3, 4,5], [6, 7,8, 9,10]]) result = ...
2、scatter_函数 scatter_(input,dim,index,src) 作用:将src中的元素根据index中的索引取出并在指定维度上填进input 参数: input(tensor) --被填充张量 dim(int) -- 索引维度 index(Tensor) -- 待获取元素的索引 src(tensor) -- 源张量 ...
scatter是“散开”的意思,顾名思义,是将一个Tensor按照index做分散。 形式 在pytorch中,scatter可以通过torch.scatter和torch.scatter_(修改自身数据),或者Tensor自生就有的方法scatter Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor 参数