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...
PyTorch 33. scatter_函数科技猛兽 清华大学 自动化系硕士5 人赞同了该文章 scatter_(input, dim, index, src)将src中数据根据index中的索引按照dim的方向填进input中。 >>> x = torch.rand(2, 5) >>> x 0.4319 0.6500 0.4080 0.8760 0.2355 0.2609 0.4711 0.8486 0.8573 0.1029 [torch....
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...
pytorch中的scatter_()函数 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) inde...
pytorch scatter函数 主要参考官方文档。 scatter_(dim , index , src , reduce=None) -> Tensor的作用是把张量src中的值写入到自身张量中,写入的具体位置由张量index指定。具体地说,对于不等于dim的维度,输出的下标就是src的下标,对于等于dim的维度,输出下标则由index指明。看起来颇为费解,下面是一个具体的例子...
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 scatter_函数 这里表示,如果是一个3维张量,当dim设置为0(行)的时候,src参数的张量形状与self参数的张量形状,在除dim=0以外的维度,需要大小相同。及第二维大小都为j,第三维大小都为k。 这里简单举一个二维张量的例子,当dim设置为0的时候,src参数的张量 要求与self参数的张量在列上的大小相同(dim=1)。
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...
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 ...
方案二：改为分别存储自旋上下的位置，然后产生两个随机数，用scatter_来交换就可以了 为啥不能用简单的...