pytorch的很多函数看着非常简单,但是其中包含了很多内容,不了解其中的意思就只能【看懂代码】,无法【理解代码】。 官方定义 torch.tensor.scatter_是PyTorch中的一个函数,用于将指定索引处的值替换为给定的值。 函数定义: Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor 官方解释: 将张量src中的所有值...
在安装pytorch-scatter之前,请确保您的Python环境已经配置好,并且PyTorch也已经安装到合适的版本。您可以通过以下命令检查PyTorch是否已安装以及其版本: bash python -c "import torch; print(torch.__version__)" 确保PyTorch的版本与pytorch-scatter兼容。pytorch-scatter通常会在其GitHub仓库或官方文档中说明兼容的PyTo...
在PyTorch 的scatter函数中,当你指定dim=0时,index张量确实是指定了src中每个元素应该放置在res张量的哪一行。不过,列号的选择是由index张量的形状和src张量的形状共同决定的。 1. 基本逻辑 dim=0表示scatter操作将在行方向上进行。 index张量的形状应该与src张量的形状匹配,或者能够广播到相同的形状。 对于每一个i...
注意,scatter_函数是原地更新的,也就是说,它会直接修改输入张量input。如果你不想修改原来的张量,可以使用scatter函数,它会返回一个新的张量,而不是修改原来的张量。 scatter的中文含义 scatter的中文含义是"散布"、"分散"或"播散"。 在PyTorch 中,scatter函数的作用是将值散布到张量中的指定位置,因此其中文名称可...
scatter() 和 scatter_() 的作用一样。 不同之处在于 scatter() 不会直接修改原来的Tensor,而 scatter_() 会在原来的基础上对Tensor进行修改。 scatter函数写法为: target.scatter(dim, index, src) 其中: target:即目标张量,将在该张量上进行映射 ...
2、scatter_函数 scatter_(input,dim,index,src) 作用:将src中的元素根据index中的索引取出并在指定维度上填进input 参数: input(tensor) --被填充张量 dim(int) -- 索引维度 index(Tensor) -- 待获取元素的索引 src(tensor) -- 源张量 ...
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,表示按照哪个维度进行散射。 - `index`是一个一维的LongTensor...
官方定义 torch.tensor.scatter_函数是PyTorch中的一个核心操作，用于在指定索引位置替换张量中的值。函数实现 函数通过调整张量的指定维度值，将给定值应用到相应位置，实现数据的局部更新。深入理解 理解scatter_函数需要从维度角度入手，明确其如何进行值的映射。举例说明 考虑一个三维张量实例，应用scatter_...
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...
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) dim:沿着哪个维度来进行索引(一会儿举个例子就明白了) ...