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...
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...
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中的所有值写入索引张量中指定的index处的self。 对于src中的每个值,它的输出索引由其在src中的索引(dimension != dim)和在index中...
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 dim:指定轴方向,定义了填充方式。对于二维张量,dim=0表示...
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。
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
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...
scatter_函数在PyTorch中扮演着重要角色，它能够将指定位置的数据填充到原始数据中。函数调用形式为scatter_(input, dim, index, src)。这里，input是原始数据，dim表示填充的方向，index指示了src数据应该填充到input中的位置，而src则是需要填充的源数据。例如，假设我们有一个LongTensor，其形状与x相同，...
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...