scatter_ 按照 index 将 source 中的值填充到 target 中。 import torch # 创建一个 3x3 的张量 src = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 创建一个 2x3 的索引张量 index = torch.tensor([[0, 2, 1], [1, 0, 2]]) # 创建一个空的 2x3 的目标张量 target ...
9. 使用torch.masked_select处理蒙版选择：在需要根据条件计算张量的部分时，使用torch.masked_select简化操作，同时也支持梯度计算。10. 条件张量torch.where：根据条件合并张量，实现灵活的数据处理逻辑。11. Tensor.scatter在指定位置填充值：使用Tensor.scatter在特定位置用给定值填充张量，适用于复杂的数据...
a = torch.zeros(2, 2) b = torch.ones(2) a.select_scatter(b, 0, 0) 1. 2. 3. TORCH.SLICE_SCATTER 将src张量的值嵌入到给定维度的输入中。这个函数返回一个有新存储空间的张量;它不创建视图。 a = torch.zeros(8, 8) b = torch.ones(8) a.slice_scatter(b, start=6) b = torch.ones...
scatter_(dim=1, index=torch.unsqueeze(tensor, dim=1), src=torch.ones(N, num_classes).long()) 得到非零元素 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.nonzero(tensor) # index of non-zero elements torch.nonzero(tensor==0) # index of zero elements torch.nonzero(tensor)....
scatter方法通过索引矩阵灵活地将数据放置在特定位置，其原理与one-hot编码相符，能够高效地构建one-hot张量。index_select方法则从类别标签的角度出发，利用索引选择特定的行或列，同样可以实现one-hot编码。其中，基于index_select的形式在性能上表现突出。对比不同方法的性能，可以发现PyTorch自带的函数在CPU...
scatter_(dim=1, index=torch.unsqueeze(tensor, dim=1), src=torch.ones(N, num_classes).long()) 得到非零元素 torch.nonzero(tensor) # index of non-zero elements torch.nonzero(tensor==0) # index of zero elements torch.nonzero(tensor).size(0) # number of non-zero elements torch.non...
Scatter : public Function AccumulateGrad : public Function AliasBackward : public Function AsStridedBackward : public Function CopyBackwards : public Function DiagonalBackward : public Function ExpandBackward : public Function IndicesBackward0 : public Function ...
index_select(input,dim,index) 在指定维度上选择列或者行 nonzero(input) 获取非0元素的下标 masked_select(input,mask) 使用二元值进行选择 gather(input,dim,index) 指定维度选择数据,输出形状与index一致 scatter_(input,dim,index,src gather的反操作,根据指定索引补充数据 示例 # 设置一个随机种子 torch.manu...
# pytorch的标记默认从0开始tensor = torch.tensor([0, 2, 1, 3])N = tensor.size(0)num_classes = 4one_hot = torch.zeros(N, num_classes).long()one_hot.scatter_(dim=1, index=torch.unsqueeze(tensor, dim=1), src=torch.ones(N, num_classes).long()) ...
b.data.sub_(lr*b.grad)w.data.sub_(lr*w.grad)# zeroing out the gradientofa tensor w.grad.zero_()b.grad.zero_()# Drawifiteration%20==0:plt.scatter(x.data.numpy(),y.data.numpy())plt.plot(x.data.numpy(),y_pred.data.numpy(),'r-',...