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 dim:指定轴方向,定义了填充方式。对于二维张量,dim=0表示...
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...
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...
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，...
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 ...
PyTorch中scatter和gather的用法 scatter的用法 scatter中文翻译为散射,首先看一个例子来直观感受一下这个API的功能,使用pytorch官网提供的例子。 import torch import torch.nn as nn 1. 2. x = torch.rand(2,5) x 1. 2. tensor([[0.2656, 0.5364, 0.8568, 0.5845, 0.2289], ...
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。...