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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,那么这些值将会通过累加的方式放置到self中。具体如下所示: 例子4: 数据聚集操作gather 函数原型: torch.gather(input,dim,index,out=None,sparse_grad=False)→ Tensor 参数...
你可以直接下载wheel文件并使用pip进行安装,或者复制wheel文件的URL并直接在命令行中安装。例如,如果你下载了torch_scatter-x.x.x-cp38-cp38-win_amd64.whl文件,可以使用以下命令进行安装: bash pip install path_to_downloaded_wheel_file.whl 或者,如果你有wheel文件的URL,可以直接使用以下命令安装: bash pip i...
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...
先进入这个链接,检查下pytorch版本对不对: https://pytorch-geometric.com/whl/ pytorch官网: Start Locally | PyTorch 由于我装的1.13.0太新了,所以降级装了1.12.1。 # conda create -n py39 python=3.9 #...
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 ...
input_tensor = torch.zeros(3, 5) index_tensor = torch.tensor([[3, 0, 2, 1, 4], [2, 0, 1, 3, 1]]) dim = 1 print(input_tensor.scatter_(dim, index_tensor, src)) Step 1: scatter the 1st row of src to the 1st row of input_tensor. 1 to col3, 2 to col0, 3 to co...
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.]]) ...
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:...
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.], ...