gather操作是scatter操作的逆操作,如果说scatter是根据index和src求self(input),那么gather操作是根据self(input)和index求src。具体来说gather操作是根据index指出的索引,沿dim指定的轴收集input的值。 对于一个三维张量来说,gather函数的输出公式为: out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k]# if di...
scatter(output, dim, index, src) → Tensor 总结:scatter函数就是把src数组中的数据重新分配到output数组当中,index数组中表示了要把src数组中的数据分配到output数组中的位置,若未指定,则填充0. # pytorch API 学习 scatterimporttorchinput=torch.randn(2,4)print(input)output=torch.zeros(2,5)index=torch....
pytorch二维三维数据下的gather函数_torch gather 二维数组-CSDN博客blog.csdn.net/qq_45196535/article/details/127512038 gather函数的input与index必须有相同的维度,例如你输入的数据是二维的,那么index也必须是二维的,但他们的shape可以不同,最终输出的结果与输入的index相同。接下来首先通过二维张量举例。 importtor...
torch.scatter函数的等价写法可实现相同数据散射功能。 探讨等价写法能为开发者提供更多编程实现思路。等价写法需精准模拟torch.scatter函数的输入参数。输入张量的维度在等价写法中要妥善处理。目标张量的初始化是等价写法的关键步骤之一。索引张量的构建要符合等价功能的要求。输出张量的形状需与原函数保持一致。等价写法中...
scatter\_函数概述 scatter\_函数是PyTorch中的一个张量操作函数,它允许我们将源张量中的元素按照索引分散到目标张量中。该函数的一般形式如下: torch.scatter(input,dim,index,src) 参数说明: -input:源张量,要进行分散的张量。 -dim:指定分散的维度。 -index:分散的索引,一个与input维度相同的张量。 -src:要分...
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.], ...
具体对应行、列或其他维度。scatter_函数则是将元素分布到张量中的特定位置。以三维张量为例，通过scatter_函数，可以将数据分布到指定的维度上。在进行应用之前，首先创建数据结构，包括张量a、索引b和值c。将c与b的值分散到张量a中，根据散列位置进行填充。结果展示张量a的更新状态。
通过索引值确定具体元素。scatter_函数介绍：scatter_函数基于指定的维度将给定值应用于张量。在三维张量的使用示例中，我们首先初始化了一个布尔张量，然后创建了两个索引张量和一个值张量，分别用于确定目标位置和赋值值。通过scatter_函数将值张量按照索引应用到原始张量上，实现了数据填充或更新。
torch.scatter_add函数是实现根据指定索引相加的重要工具。这个函数的作用是将源张量(src)中的值按照指定的索引(index)分散并累加到目标张量(out)中。 它的函数原型是torch.scatter_add(input, dim, index, src)。这里的input就是目标张量,也就是我们要将值累加进去的张量;dim参数指定了在哪个维度上进行操作,这一...
dtype).scatter_(0, index, src) tensor([[1, 0, 0, 4, 0], [0, 2, 0, 0, 0], [0, 0, 3, 0, 0]]) # 从这个例子出发来简单说明:首先dim=0,意味着需要沿着axis=0的方向进行操作,即index每一列逐渐增大,按列找到对应的索引号,然后按顺序把src中的元素填进去。