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...
torch.scatter_add 记住这个 意思是什么呢,index 只能对 1 个维度进行索引。 如果你想多个维度进行索引,用reshape将多个维度组合为 1 个维度,然后在该维度上进行索引。 通常来说, index的 shape 与 src 的 shape 一致。 这个有什么用呢? 比如可以用来实现tensorflow的tf.unsorted_segment_sum: B,N,D -> B,...
index=torch.tensor([0,1,0])# 使用torch_scatter.scatter_add函数对张量进行散射求和 result=torch_scatter.scatter_add(x,index,dim=0)print(result) 在这个示例中,我们首先导入了torch_scatter模块。然后,我们创建了一个输入张量x和一个索引张量index。最后,我们使用torch_scatter.scatter_add函数对张量进行散射...
pythonCopy codeimporttorchimporttorch_scatter# 创建一个张量x=torch.tensor([[1,2],[3,4],[5,6]])# 创建一个索引张量index=torch.tensor([0,1,0])# 使用torch_scatter.scatter_add函数对张量进行散射求和result=torch_scatter.scatter_add(x,index,dim=0)print(result) 在这个示例中,我们首先导入了torc...
在这个示例中,我们首先导入了torch_scatter模块。然后,我们创建了一个输入张量x和一个索引张量index。最后,我们使用torch_scatter.scatter_add函数对张量进行散射求和,并打印结果。 结论 通过按照上述步骤安装和导入torch_scatter模块,您应该能够解决"No module named 'torch_scatter'"的错误。确保遵循正确的安装和导入步...
填add就是(src元素+target元素) 这里的target对应上文的data gather gather的操作,其实包含在scatter中,实际上就是单纯地去取data中对应的某些索引下的具体的值而已。 而scatter是先根据index和dim找到data中的这些值,然后使用src去替换而已,可以理解为gather就是根据dim和index来确定data中的值,然后把这些值取出来构...
import torch import torch_scatter x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) index = torch.tensor([0, 1, 0]) result = torch_scatter.scatter_add(x, index, dim=0) print(result) 如果这段代码能够正常运行并输出预期的结果,那么说明torch_scatter模块已经成功安装并可以正常使用。 通过...
scatter_add_(dim, index, src) def scatter_add(src: torch.Tensor, index: torch.Tensor, dim: int = -1, out: Optional[torch.Tensor] = None, dim_size: Optional[int] = None) -> torch.Tensor: return scatter_sum(src, index, dim, out, dim_size) ...
torch.scatter_add converts to onnx format and inference result is wrong when I use onnxruntime with version 1.11.1 def Pool(x, trans, dim=1): row, col, value = trans[0].to(x.device), trans[1].to(x.device), trans[2].to(x.device) value = value.unsqueeze(-1) out = torch....
看到torch_scatter中scatter_add函数的源码实现用到了torch.Tensor.scatter函数。 感觉torch.Tensor.scatter有点难以理解,特此记录。 函数接口定义: Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor输…