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是“散开”的意思,顾名思义,是将一个Tensor按照index做分散。 形式 在pytorch中,scatter可以通过torch.scatter和torch.scatter_(修改自身数据),或者Tensor自生就有的方法scatter Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor 参数 input 输入参数,如果是通过Tensor直接调用的,没有该参数(就是自...
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...
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...
pytorch的scatter函数初实时不大理解,查了很多资料,才弄明白。 这个函数有4个参数: dim:在哪一维生效,不得超过out的最大维数 src:源数据 index: 索引src使用 out:数据写到哪里 ,如果是scatter_,这个参数可以省略 函数的理解难点: src和index最好是相同维度, 或者至少index不能在任意维度大于src ...
简单记录一下pytorch scatter_的理解, 官方解释在 https://pytorch.org/docs/master/tensors.html#torch.Tensor.scatter_ 官方的例子如下,下面说说使用层面的直观理解。 >>> src = torch.arange(1, 11).reshape((2, 5))>>>src tensor([[1,2, 3,4, 5], ...
pytorch scatter_函数 PyTorch的scatter_函数可以将输入的tensor按照指定维度进行聚合操作,并将结果scatter到另一个tensor中。该函数的语法为:torch.tensor.scatter_(dim, index, src),其中dim表示要聚合的维度,index表示聚合后元素的索引,src表示要scatter的源tensor。 具体地,该函数会将src张量中对应的元素按照index...
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...
Pytorch的scatter函数详解 前言 在看FCOS算法源码时,发现获取正样本点用到了scatter这个函数,故记录下。 1、官方文档解释 先贴出链接: Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor 1. 接收三个参数: dim, index和src。该函数作用就是在dim维度上,根据index提供的索引,从src中...
官方给的用法: 一个例子 输出: scatter(scatter_)是将input tensor按照index赋值给output tensor来达到更新output的效果的。...