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...
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...
%指定目标坐标区和标记类型 %从 R2019b 开始,您可以使用 tiledlayout 和 nexttile 函数显示分块图。 % 调用 tiledlayout 函数以创建一个 2×1 分块图布局。调用 nexttile 函数以创建坐标区 % 对象 ax1 和 ax2。将在每个坐标区中绘制散点数据。在底部散点图中,指定使用实心菱形标记。 rng(60); x = linspac...
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...
1、gather函数 torch.gather(input,dim,index,out=None) 作用:获取输入tensor中特定维度特定位置的元素 参数: input(tensor) --源张量 dim(int) -- 索引维度 index(Tensor) -- 待获取元素的索引 out -- 输出张量 examples: 官方文档3维张量操作说明: ...
函数原型: torch.gather(input,dim,index,out=None,sparse_grad=False)→ Tensor 参数: input(Tensor) – the source tensor dim(int) – the axis along which to index index(LongTensor) – the indices of elements to gather out(Tensor,optional) – the destination tensor ...
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)。
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_函数进行值...
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...
在Python中,scatter()函数用于绘制散点图。该函数的参数如下: 1. x:表示散点图中的点的x坐标,可以是一个数组或者列表。 2. y:表示散点图中的点的y坐标,可以是一个数组或者列表。 3. s:用于指定散点的大小,默认为None。可以是一个数字,表示所有散点的大小相同;也可以是一个数组或者列表,表示每个散点的...