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的同一位置,那
2. scatter_add操作 作用：与scatter类似，但处理多于一个源张量的值被发散到同一位置时的情况，这些值将通过累加的方式放置到目标张量中。 核心差异：与scatter的主要区别在于如何处理约束条件中关于索引唯一性的要求。scatter_add允许多个值被发散到同一位置，并通过累加来处理这些值。3. gather操作 作用...
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(self, dim, index, src) scatter_(self, dim, index, src, reduce=None) scatter_add(self, dim, index, src) scatter_add_(self, dim, index, src) select(self, dim, index) set_(self, source=None, storage_offset=0, size=None, stride=None) sgn(self) sgn_(self) short(self, me...
scatter_(0, index, src) print(target) # 上面代码的求解过程分析如下: # 在这个例子中,我们首先创建了一个 3×3 的张量 src,它包含了 1 到 9 的整数。 # 然后我们创建了一个 2×3 的索引张量 index,它包含了 0 到 2 的整数。 # 最后我们创建了一个空的 2×3 的目标张量 target。 # 接下来,...
v_t = scatter_add(v, indices, v_scaled_g_values) gather_m_t = array_ops.gather(m_t, indices) gather_v_t = array_ops.gather(v_t, indices) gather_v_sqrt = math_ops.sqrt(gather_v_t) var_update = scatter_add(var, indices, -lr * gather_m_t / (gather_v_sqrt + epsilon_t...
src = torch.ones((2, 5)) index = torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 0]]) print(torch.zeros(3, 5, dtype=src.dtype).scatter_add_(0, index, src)) index = torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 0], [0, 1, 2, 2, 2]]) print(torch.zeros(3, 5, dtype=src.dtype).scatter_add_(0,...
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 ---...
加法(a+b、torch.add(a,b)) 减法(a-b、torch.sub(a,b)) 乘法(*、torch.mul(a,b))对应元素相乘 除法(/、torch.div(a,b))对应元素相除,//整除 1a = torch.rand(3, 4)2b = torch.rand(4)34c1 = a +b5c2 =torch.add(a, b)6print(c1.shape, c2.shape)#torch.Size([3, 4]) torch....
vis.scatter(iris_x[ : ,0:3], Y=iris_y+1, win="3D scatter", env="main", opts={ "markersize":4,# 点的大小 "xlabel":"特征1", "ylabel":"特征2" }) 绘制茎叶图: # 添加茎叶图 x = torch.linspace(-6,6,100)...