如何在PyTorch中使用scatter()函数-创新互联
如何在PyTorch中使用scatter()函数?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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PyTorch 中,一般函数加下划线代表直接在原来的 Tensor 上修改
scatter(dim, index, src) 的参数有 3 个
dim:沿着哪个维度进行索引
index:用来 scatter 的元素索引
src:用来 scatter 的源元素,可以是一个标量或一个张量
这个 scatter可以理解成放置元素或者修改元素
简单说就是通过一个张量 src 来修改另一个张量,哪个元素需要修改、用 src 中的哪个元素来修改由 dim 和 index 决定
官方文档给出了 3维张量 的具体操作说明,如下所示
self[index[i][j][k]][j][k] = src[i][j][k] # if dim == 0 self[i][index[i][j][k]][k] = src[i][j][k] # if dim == 1 self[i][j][index[i][j][k]] = src[i][j][k] # if dim == 2
exmaple:
x = torch.rand(2, 5) #tensor([[0.1940, 0.3340, 0.8184, 0.4269, 0.5945], # [0.2078, 0.5978, 0.0074, 0.0943, 0.0266]]) torch.zeros(3, 5).scatter_(0, torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 0], [2, 0, 0, 1, 2]]), x) #tensor([[0.1940, 0.5978, 0.0074, 0.4269, 0.5945], # [0.0000, 0.3340, 0.0000, 0.0943, 0.0000], # [0.2078, 0.0000, 0.8184, 0.0000, 0.0266]])
具体地说,我们的 index 是torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 0], [2, 0, 0, 1, 2]]),一个二维张量,下面用图简单说明
我们是 2维 张量,一开始进行 $self[index[0][0]][0]$,其中 $index[0][0]$ 的值是0,所以执行 $self[0][0] = x[0][0] = 0.1940$
$self[index[i][j]][j] = src[i][j] $
再比如$self[index[1][0]][0]$,其中 $index[1][0]$ 的值是2,所以执行 $self[2][0] = x[1][0] = 0.2078$
src 除了可以是张量外,也可以是一个标量
example:
torch.zeros(3, 5).scatter_(0, torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 0], [2, 0, 0, 1, 2]]), 7) #tensor([[7., 7., 7., 7., 7.], # [0., 7., 0., 7., 0.], # [7., 0., 7., 0., 7.]]
scatter()一般可以用来对标签进行 one-hot 编码,这就是一个典型的用标量来修改张量的一个例子
example:
class_num = 10 batch_size = 4 label = torch.LongTensor(batch_size, 1).random_() % class_num #tensor([[6], # [0], # [3], # [2]]) torch.zeros(batch_size, class_num).scatter_(1, label, 1) #tensor([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.], # [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], # [0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], # [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
看完上述内容,你们掌握如何在PyTorch中使用scatter()函数的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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