我们之前提到过scatter_操作的约束5保证了保证了最多只会有一个来自src的值被发散到self的某一个位置上,如果有多于1个的src值被发散到self的同一位置那么会产生无意义的操作。而对于scatter_add_来说,scatter_的前四个约束对其仍然有效,但是scatter_add_没有第5个约束,如果有多于1个的src值被发散到self的同一位...
scatter_add_函数在实现上与scatter类似，但处理了约束条件5的差异。这使得当多于一个源张量的值被发散到同一位置时，这些值将通过累加的方式放置到目标张量中，而非产生无意义的操作。gather函数则作为scatter函数的逆操作，通过指定的索引和沿指定轴收集输入张量的值来生成新的张量。此操作遵循的约束条件...
scatter_add 同scatter一样,对input进行元素修改,这里是 +=, 而scatter是直接替换。 split 按给定的大小切分出多个张量。例如:torch.split(a, [1,4]); torch.split(a, 2) squeeze 移除张量为1的轴。如t.shape=[1, 3, 224, 224]. t.squeeze().shape -> [3, 224, 224] stack 在新的轴上拼接张量...
CPU type: Intel(R) Xeon(R) Gold 6248 CPU @ 2.50GHz ` aten::scatter_add_` has been reduced from **37.797s** to **5.989s**: * breakdown before ``` --- --- --- --- --- --- --- Name Self CPU % Self CPU CPU total % CPU total CPU time avg # of Calls ---...
I am using pytorch 0.4.1 . The scatter_add_ works different from cpu to gpu. === import torch x = torch.rand(2, 5) torch.ones(3, 5).scatter_add_(1, torch.tensor([[1], [2]]), x) tensor([[1.0000, 1.8184, 1.0000, 1...
scatter(X, Y) X = torch.from_numpy(X.reshape(-1, 1)) Y = torch.from_numpy(Y.reshape(-1, 1)) # 1.手动调参 w = torch.randn(1, requires_grad=True) # 权重w b = torch.randn(1, requires_grad=True) # 偏置b learning_rate = 0.001 # 学习率 for epoch in range(1000): for x...
index=[[8, 5, 4], [6, 9, 8], [1, 3, 8], [6, 1, 3]] gather的含义就是利用index来索引input特定位置的数值。 补充scatter_ scatter_(dim, index, src)将src中数据根据index中的索引按照dim的方向填进input中 细节再补充。。。
6. scatter dim的那个维度值用index里面的替代,其他的维度不变,然后用src里面的值去替换。 对于三维张量: 举个二维张量例子: src = torch.arange(1,11).reshape(2,5) src 1. 2. tensor([[ 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10]]) ...
torch.Tensor.scatter_add_() torch.bincount() 反向传播时: torch.nn.functional.embedding_bag() torch.nn.functional.ctc_loss() 其他pooling,padding, sampling操作 可以说由于需要并行计算,从而引入atomicAdd之后,必然会引入不确定性,目前没有一种简单的方法可以完全避免不确定性。
(labels.size(0), 1).fill_(value) value_added = value_added.to(labels.device) one_hot = one_hot.to(labels.device) one_hot.scatter_add_(1, labels, value_added) return one_hot def _smooth_label(self, target, length, smooth_factor): """convert targets to one-hot format, and ...