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的同一位置,那
torch_scatter的安装可以通过pip直接安装,但可能需要先确保有合适的编译环境,或者下载对应版本的whl文件进行本地安装。 torch_scatter是一个用于PyTorch的扩展库,提供了高效的scatter操作,这在图神经网络和注意力机制等场景中非常有用。安装torch_scatter可以通过以下几种方式: 使用pip直接安装: 如果系统环境已经配置好,可...
Hope this tutorial will help you better understand torch.scatter_()!
tensor([[0, 1, 2, 0]]) >>> torch.zeros(3, 5, dtype=src.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...
tensor([0, 0, 1], dtype=torch.int64) 接着使用scatter函数: out = scatter(src, index, dim=0, reduce='mean') 我们观察index=[0, 0, 1],第0个位置和第1个位置都为0,第2个位置为1。也就是说,我们需要将src中第0个元素和第1个元素求平均变成一个元素,然后第2个元素求mean也就是本身为一个...
安装PyTorch Geometric需匹配版本,降级PyTorch至1.12.1,创建conda环境,按Python版本和系统类型下载对应whl文件,使用pip安装torch_sparse等库,确保GPU支持。
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: ...
所以就安装torch-sparse,但是一直报错,类似于: ERROR: Command errored out with exit status 1: command: 'C:\Users\hastings\anaconda3\python.exe' -u -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'C:\Users\hastings\AppData\Local\Temp\pip-install-ks3umk5s\torch-scatter\setup.py...
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:...
2. torch.scatter_函数 本文的案例基于以下博客中详细讲解的方法,在3阶张量上的应用。 import torch a = torch.zeros([4, 2, 5], dtype=bool) print(a) tensor([[[False, False, False, False, False], [False, False, False, False, False]], ...