tf.scatter_nd转化为pytorch代码

可以使用PyTorch的scatter函数来实现tf.scatter_nd的功能。具体代码如下：

import torch

indices = torch.tensor([[0], [2]])
updates = torch.tensor([1, 2])
shape = (4,)

result = torch.zeros(shape)
result = result.scatter(0, indices, updates)

print(result)

这段代码的功能是将updates中的值按照indices中的索引位置，分别赋值给result中对应的位置。

相关问题

tf.tensor_scatter_nd_update的pytorch实现

在PyTorch中，并没有直接对应的函数`tf.tensor_scatter_nd_update`，因为它是TensorFlow库中的操作。然而，在PyTorch中，你可以使用`scatter_()`或者`index_add_()`方法来实现类似的功能。`scatter_()`函数会基于指定的索引和更新值对张量进行元素级更新，而`index_add_()`则是将索引对应的值累加到目标张量上。

例如，如果你想要根据`indices`和`updates`更新张量`tensor`，可以这样做：

import torch

def scatter_nd_update_pytorch(tensor, indices, updates):
    # 确保输入都是Long型
    indices = indices.type(torch.LongTensor)
    
    # 如果是增加的操作
    if isinstance(updates, torch.Tensor) and updates.ndim == tensor.ndim - 1:
        tensor.scatter_(dim=indices.dim() - 1, index=indices, src=updates)
    # 如果是广播的累加操作
    elif isinstance(updates, (int, float)):
        tensor.index_add_(dim=indices.dim() - 1, index=indices, value=updates)
    else:
        raise ValueError("Unsupported update type.")

# 使用示例
tensor = torch.zeros([5, 4])
indices = torch.tensor([[0, 1], [3, 2]])
updates = torch.tensor([[10., 20.], [30., 40.]])
scatter_nd_update_pytorch(tensor, indices, updates)

tf.gather_nd怎么用pytorch实现相同功能

在PyTorch中，如果你想实现类似于TensorFlow `tf.gather_nd`的功能，可以使用`torch.index_select`或者`torch.scatter`结合`torch.nonzero`函数。`tf.gather_nd`用于从张量中选择指定索引的元素，而`index_select`则可以直接通过一维或多维索引来选取元素。

下面是一个简单的例子，假设我们有一个张量`input_tensor`和一个二元张量`indices`，表示我们要从中取出的索引：

import torch

# 假设 input_tensor 是一个三维张量 (batch_size, height, width)
input_tensor = torch.randn(5, 6, 7)

# indices 是一个两维张量 (num_indices, 2)，每个索引是一个包含行和列的整数对
indices = torch.tensor([[0, 2], [3, 4]])

# 使用 index_select 来获取对应的元素
output = torch.index_select(input_tensor, dim=1, index=indices[:, 0])  # 首先按行取
output = output.unsqueeze(1)  # 添加维度以便和列索引对应
selected_elements = torch.index_select(output, dim=2, index=indices[:, 1])  # 然后按列取

print(selected_elements)

如果你想要的是类似`gather`操作，直接沿特定轴将多个索引对应的位置替换为值，则可以考虑使用`scatter`和`nonzero`：

# 将上面的indices视为新的坐标轴
result = torch.zeros_like(input_tensor)
result.scatter_(dim=1, index=indices.to(torch.long), src=input_tensor)
print(result)