我们之前提到过scatter_操作的约束5保证了保证了最多只会有一个来自src的值被发散到self的某一个位置上,如果有多于1个的src值被发散到self的同一位置那么会产生无意义的操作。而对于scatter_add_来说,scatter_的前四个约束对其仍然有效,但是scatter_add_没有第5个约束,如果有多于1个的src值被发散到self的同一位...
终于到了最后一部分,reduce 参数有三个选项:None、add、multiply,如果是 add,赋值就会变成 add and replace,如果是 multiply,赋值就会变成 multiply and replace,很简单很容易理解吧? 原文链接:Understand torch.scatter BimAnt翻译整理,转载请标明出处
如果src的维度为(4, 3),而我们需要对dim=0操作,也就是一共有四个元素,那么index的长度应该为4,即以下操作是不合法的: src=torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])# (4, 3)index=torch.tensor([1,1,0],dtype=torch.int64)out=scatter(src,index,dim=0,reduce='mean')pr...
一般scatter用于生成onehot向量,如下所示: index=torch.tensor([[1],[2],[0],[3]])onehot=torch.zeros(4,4)onehot.scatter_(1,index,1)print(onehot) tensor([[0.,1.,0.,0.],[0.,0.,1.,0.],[1.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,1.]]) 参考文章...
1、也是先知道要安装的torch_scatter的版本。 2、进这个网站: https://data.pyg.org/whl/ https://pytorch-geometric.com/whl/ 3、选择你的pytorch版本,比如我的是pytorch2.1.2,并且我要装GPU版本,而且我的cuda是11.8版本的: 4、进去后,直接搜你想要的包,然后按照你的python版本和操作系统选择,比如: ...
pip install torch_scatter 如果是这个报错,就重装cuda对应的pytorch,不用往下看。 (推荐方法)解决方法一:使用conda安装。 注意:此方法可能会有问题,注意备份环境后再操作~~~ 如果要稳妥的方法,可以直接看“解决方法四”! 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
torch_scatter依赖于许多其他库,如numpy、scipy等。在安装torch_scatter之前,需要先安装这些依赖库。可以使用以下命令安装: pip install numpy scipy 问题3:版本兼容性问题在安装torch_scatter时,需要注意版本兼容性。如果你的环境中已经安装了其他与torch_scatter相关的库,可能会出现版本冲突。可以尝试升级这些库的版本,...
torch_scatter 是一个用于PyTorch的扩展库,因此你需要先安装Python。通常,torch_scatter 支持的Python版本与PyTorch支持的版本相匹配。 安装PyTorch并确保版本与torch_scatter兼容: 在安装 torch_scatter 之前,你需要先安装PyTorch。你可以从PyTorch的官方网站(PyTorch官网)找到适合你操作系统的安装指令。确保安装的PyTorch...
这里涉及的是torch中的三个常见mask函数:masked_fill, masked_select, masked_scatter。 先构造好input和mask矩阵: imgs = torch.randint(0, 255, [2, 3, 3], dtype=torch.float32)"""tensor([[[182., 242., 11.], [163., 92., 183.], ...
Step 2: scatter the 2nd column of src to the 2nd column of input_tensor. Matching with the 2nd column of index tensor. We would scatter 2 to row 1, scatter 7 to row 0. Step 3/4/5: do scattering in a similar way. In the end, we would get the following diagram. ...