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...
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...
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...
(T, N, dtype=torch.long) # x is a batch of data where K elements are selected for each group x = torch.randint(0, N, (B, T, K)) # the counter should record all data within the batch (per group) y = x.permute(1,2,0).reshape(T, -1) # update counter a.scatter_add(...
scatter_add_(1, labels, value_added) return one_hot def _smooth_label(self, target, length, smooth_factor): """convert targets to one-hot format, and smooth them. Args: target: target in form with [label1, label2, label_batchsize] length: length of one-hot format(number of ...
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....
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...
会修改自身的数据,如a.add_(b), 加法的结果仍存储在a中,a被修改了。 函数名以_结尾的都是inplace方式, 即会修改调用者自己的数据,在实际应用中需加以区分。 1.1 创建Tensor 在PyTorch中新建tensor的方法有很多。 表1-1: 常见新建tensor的方法 这些创建方法都可以在创建的时候指定数据类型dtype和存放device(cpu...
•torch.scatter_add - torch.scatter,除了遇到重复索引时,这些值被求和。 •当没有给出参数时,torch.median的行为类似于torch.sum,即它减小所有尺寸,并返回扁平化Tensor的单个中值。 •masked_copy_已重命名为masked_scatter_(在masked_copy_上已弃用)。