pytorch scatter
时间: 2023-06-21 08:13:54 浏览: 54
PyTorch Scatter是一个用于在PyTorch张量上执行scatter操作的库。scatter操作是指将输入张量的值散布到输出张量的指定位置。这个库提供了各种scatter操作,包括根据给定索引在张量上散布值、按照给定形状散布张量的值等等。
例如,使用PyTorch Scatter可以将一个大小为[batch_size, num_nodes, embedding_dim]的节点嵌入张量散布到一个大小为[batch_size, num_edges, embedding_dim]的边嵌入张量中。这可以通过使用边索引张量来实现,其中每一行包含两个节点的索引,表示这两个节点之间存在一条边。
下面是一个使用PyTorch Scatter进行scatter操作的示例:
```python
import torch
from torch_scatter import scatter_mean
# 创建一个大小为[8, 10, 32]的张量
x = torch.randn(8, 10, 32)
# 创建一个大小为[8, 10]的索引张量
index = torch.tensor([[0, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5],
[0, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7]])
# 在第一维上按照索引张量散布平均值
out = scatter_mean(x, index, dim=1)
print(out.shape) # 输出:torch.Size([8, 8, 32])
```
这个例子中,我们使用scatter_mean函数将大小为[8, 10, 32]的张量中第一维的值根据大小为[8, 10]的索引张量散布到一个大小为[8, 8, 32]的输出张量中。具体来说,对于每个索引张量中的行,函数将对应行在输入张量中的值取平均值,并将结果放置在输出张量的对应位置。结果是一个大小为[8, 8, 32]的张量,其中每个元素表示输入张量中某些节点嵌入的平均值。