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...
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...
Example 学习一个库最快的方式就是从使用案例入手,我这里直接根据pytorch scatter的GituHub中给的案例来分析。 importtorchfromtorch_scatterimportscatter_maxsrc=torch.tensor([[2,0,1,4,3],[0,2,1,3,4]])index=torch.tensor([[4,5,4,2,3],[0,0,2,2,1]])out,argmax=scatter_max(src,index,di...
可以考虑换解决方法二,或者卸载了库再用conda重装。 conda uninstall dgl pytorch torchvision torchaudio pytorch-scatter -y conda install dgl -c dglteam/label/cu118 -y conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia -y conda install pytorch-scatter -c pyg -y 1...
安装完成后,你可以通过以下Python代码来验证torch_scatter是否成功安装: python import torch_scatter print(torch_scatter.__version__) 如果这段代码没有报错,并且打印出了torch_scatter的版本号,那么说明torch_scatter已经成功安装。 以上就是安装torch_scatter的步骤,希望对你有所帮助。
torch.scatter 深入理解 torch.Tensor.scatter 有 4 个参数: scatter(dim, index, src, reduce=None) 先忽略 Reduce,最后再解释。先从最简单的开始。我们有一个 (2,4) 形状的张量,里面填充了 1: 粉红色的符号表示张量结构 并且我们传入相应的参数并得到输出:...
选择你要安装的pytorch和python版本是否有对应的torch_scatter等包的版本,例如我要安装torch_scatter2.0.9,pytorch1.9.1和cuda102,需要先进入torch-1.9.1cu102, 然后查看是否有pytorch1.9.1对应的torch_scatter版本,这里是有的。但是其他的例如torch_scatter2.0.9不能和torch1.6同时使用。
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 复制 conda update-n base-c defaults condaconda install pytorch-scatte...
本文将详细介绍在Ubuntu环境下安装torch_scatter库时可能遇到的困难,包括环境配置、依赖关系、版本兼容性等问题。我们将提供具体的解决方法,帮助读者顺利安装并使用torch_scatter库。
pip install torch_scatter-2.0.9-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 注意torch_scatter等和python,torch版本问题: 选择你要安装的pytorch和python版本是否有对应的torch_scatter等包的版本,例如我要安装torch_scatter2.0.9,pytorch1.9.1和cuda102,需要先进入torch-1.9.1cu102, 然后查看是否有pytorch1.9.1对应的torch_scat...