PyTorch 中,一般函数加下划线代表直接在原来的 Tensor 上修改 A.scatter_(dim, index, B) dim:沿着哪个维度进行索引 index:用来 scatter 的元素索引 src:用来 scatter 的源元素,可以是一个标量或一个张量 功能:将B按照dim,index填充到A中。 (1) dim=0,按行填充 x=torch.tensor([[1,
scatter(output, dim, index, src) → Tensor 总结:scatter函数就是把src数组中的数据重新分配到output数组当中,index数组中表示了要把src数组中的数据分配到output数组中的位置,若未指定,则填充0. # pytorch …
conda install pytorch==1.9.1 torchvision==0.10.1 torchaudio==0.9.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch 三, 安装下载的torch_scatter包 进入官网选择对应的torch和cuda版本,然后选择对应的torch_scatter包 激活你的环境conda activate torch19,进入包目录我这里是cd ~/Downloads执行pip install torch_scatter-2.0.9-c...
在PyTorch 中,scatter_函数是一种用于更新张量的函数,它可以根据给定的索引和值来更新张量中的元素。 scatter_函数的基本语法如下: torch.scatter_(input, dim, index, src) 其中: input是要更新的张量。 dim是更新的维度。 index是索引张量,用于指定要更新的元素的位置。 src是更新的值。 scatter_函数的作用是...
【pytorch】scatter的使用,作用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scatterTensor.scatter_(dim,index,src,reduce=None)→Tensor
问PyTorch和torch_scatter在Google上使用不同的CUDA版本编译，尽管它们试图指定相同的版本EN通过Anaconda ...
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 = torch.zeros(3, 5) indices = torch....
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的scatter函数详解,前言 在看FCOS算法源码时,发现获取正样本点用到了scatter这个函数,故记录下。1、官方文档解释 先贴出链接:Tensor.scatter_(dim,index,src,reduce=None)→Tensor 接收三个参数:dim,index和src。该函数作用就是在dim维度上,根据i
通过索引值确定具体元素。scatter_函数介绍：scatter_函数基于指定的维度将给定值应用于张量。在三维张量的使用示例中，我们首先初始化了一个布尔张量，然后创建了两个索引张量和一个值张量，分别用于确定目标位置和赋值值。通过scatter_函数将值张量按照索引应用到原始张量上，实现了数据填充或更新。