pytorch scatter用法 在PyTorch中,`scatter`函数的用法是将一维的输入按照指定的索引进行散射。 `scatter`函数的调用方式如下: python torch.scatter(input, dim, index, src) 其中,参数含义如下: - `input`是输入的一维Tensor,表示待散射的数据。 - `dim`是一个整数值,表示按照
pytorch二维三维数据下的gather函数_torch gather 二维数组-CSDN博客blog.csdn.net/qq_45196535/article/details/127512038 gather函数的input与index必须有相同的维度,例如你输入的数据是二维的,那么index也必须是二维的,但他们的shape可以不同,最终输出的结果与输入的index相同。接下来首先通过二维张量举例。 importtor...
scatter() 一般可以用来对标签进行 one-hot 编码,一个典型的用标量来修改张量的例子如下: 1importtorch23mini_batch = 44out_planes = 65out_put =torch.rand(mini_batch, out_planes)6softmax = torch.nn.Softmax(dim=1)7out_put =softmax(out_put)89print(out_put)10label = torch.tensor([1,3,3...
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....
pytorch slice 用法 pytorch scatter TORCH.TENSOR.SCATTER_ Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor 把src里面的元素按照index和dim参数给出的条件,放置到目标tensor里面,在这里是self。下面为了讨论方便,目标tensor和self在交换使用的时候,请大家知道,在这里指的是同一个tensor....
gather明白后,接着看scatter_,还是用官方例子: >>> x = torch.rand(2, 5) >>> x tensor([[ 0.3992, 0.2908, 0.9044, 0.4850, 0.6004], [ 0.5735, 0.9006, 0.6797, 0.4152, 0.1732]]) >>> torch.zeros(3, 5).scatter_(0, torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 0], [2, 0, 0, 1, 2]]), ...
pytorch中的scatter_()函数 最近在学习pytorch函数时需要做独热码,然后遇到了scatter_()函数,不太明白意思,现在懂了记录一下以免以后忘记。 这个函数是用一个src的源张量或者标量以及索引来修改另一个张量。这个函数主要有三个参数scatter_(dim,index,src)...
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。
对于三维数据，同样遵循类似规则。首先创建一个三维张量和相应的三维索引。当dim设置为0时，索引值表示的是batch，因此从输入中选择对应的batch块。然后，按照索引中的位置选择对应元素。其他dim值的情况也遵循此逻辑，具体对应行、列或其他维度。scatter_函数则是将元素分布到张量中的特定位置。以三维张量为...