沿行在 pytorch 中散布张量

Question

我想以行的粒度散布张量。

例如考虑，

Input = torch.tensor([[2, 3], [3, 4], [4, 5]])

我要撒

S = torch.tensor([[1,2],[1,2]])

索引

I = torch.tensor([0,2])

我希望输出为 torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [1, 2]])。

这里S[0]分散到Input[I[0]]，同理S[1]分散到Input[I[1]]

我怎样才能做到这一点？我正在寻找一种更有效的方法，而不是遍历 S 中的行。

Answer 1

做input[I] = S

示例：

input = torch.tensor([[2, 3], [3, 4], [4, 5]])
S = torch.tensor([[1,2],[1,2]])
I = torch.tensor([0,2])

input[I] = S
input
tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [1, 2]])

Answer 2

回答可能有点晚，但无论如何，你可以这样做：

import torch

inp = torch.tensor([[2,3], [3,4], [4,5]])
src = torch.tensor([[1,2], [1,2]])
idxs = torch.tensor([[0,0],[2,2]])

y = torch.scatter(inp, 0, idxs, src)

沿行在 pytorch 中散布张量

Scatter tensor in pytorch along the rows

python

tensorflow

pytorch

tensor

scatter