target_expanded.scatter_(1, targets.contiguous().view(-1, 1).data, 1.0)
时间: 2024-05-26 22:17:33 浏览: 10
这行代码的作用是将一个长度为n的向量target_expanded进行扩展,使其变成一个大小为(n,k)的矩阵,其中第i行的第j个元素为1当且仅当targets[i]=j,其余元素为0。这个操作通常用于将目标标签转化为一个one-hot编码形式,便于后续计算交叉熵等损失函数。具体来说,这行代码使用PyTorch中的scatter_函数,将值为1的标量依次填入target_expanded矩阵的对应位置,其中参数1表示按行进行操作,参数targets.view(-1,1).data表示将目标标签targets转化为列向量,并去掉其梯度信息。
相关问题
one_hot.scatter_()
`one_hot.scatter_()` 是一个 PyTorch 的张量方法,用于在指定的维度上进行原地填充操作。它的功能是根据给定的索引,在指定的维度上将指定的值填充到张量中。
具体而言,`one_hot.scatter_(dim, index, src)` 的参数含义如下:
- `dim`:表示要在哪个维度上进行填充操作。
- `index`:表示要填充的位置的索引。
- `src`:表示要填充的值。
对于 `one_hot.scatter_(1, targets.view(-1, 1).long(), 1)` 这个示例,它的作用是将 `one_hot` 张量中对应于 `targets` 索引位置的元素设置为 `1`。
具体步骤如下:
1. 首先,将 `targets` 张量通过 `view(-1, 1)` 转换为形状为 `(batch_size, 1)` 的张量。这是为了与 `one_hot` 张量具有相同的形状。
2. 然后,将转换后的 `targets` 张量通过 `.long()` 方法将数据类型转换为 `long`,以确保索引是整数类型。
3. 最后,使用 `one_hot.scatter_(1, targets.view(-1, 1).long(), 1)` 将 `one_hot` 张量中对应于 `targets` 索引位置的元素设置为 `1`。
这样就实现了将真实标签 `targets` 转换为 one-hot 编码,并使用 `one_hot.scatter_()` 方法在 `one_hot` 张量中填充相应的值。
请注意,`scatter_()` 是一个原地操作,会直接修改原始张量的值。如果你希望保留原始张量并在新的张量上进行操作,可以使用 `scatter()` 方法。
torch_scatter.scatter_max函数理解
`torch_scatter.scatter_max`函数是PyTorch中的一种scatter函数,用于将输入的Tensor按照指定的维度进行散射操作,并返回指定维度上的元素最大值和对应的索引位置。
该函数的输入包括三个参数:输入Tensor(即要进行散射操作的Tensor)、散射维度dim和索引Tensor(即指定维度上的索引位置)。输出包括两个Tensor:散射后的Tensor和对应的最大值和索引位置。
具体来说,`torch_scatter.scatter_max`函数的操作流程如下:
1. 根据索引Tensor将输入Tensor按照指定维度进行散射操作,得到一个散射后的Tensor。
2. 在指定维度上找到散射后的Tensor中的最大值和对应的索引位置。
3. 返回散射后的Tensor和最大值和索引位置对应的两个Tensor。
值得注意的是,如果输入Tensor中某些元素在指定维度上对应的索引位置相同,那么在散射操作时,这些元素的最大值和索引位置会被更新为最后一个被处理到的元素的最大值和索引位置。
下面是一个简单的示例代码,演示了如何使用`torch_scatter.scatter_max`函数:
```python
import torch
from torch_scatter import scatter_max
# 定义一个输入Tensor
x = torch.tensor([[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6], [0.7, 0.8, 0.9]])
# 定义一个索引Tensor
index = torch.tensor([0, 1, 0])
# 在第一维上进行散射操作,得到散射后的Tensor和最大值和索引位置对应的两个Tensor
out, argmax = scatter_max(x, index, dim=0)
# 输出结果
print(out) # tensor([[0.7000, 0.8000, 0.9000], [0.4000, 0.5000, 0.6000]])
print(argmax) # tensor([2, 1])
```
在上面的示例代码中,我们首先定义了一个3x3的输入Tensor `x`,然后定义了一个长度为3的索引Tensor `index`,表示在第一维上,第一个元素要被散射到第0个位置,第二个元素要被散射到第1个位置,第三个元素要被散射到第0个位置。
之后我们调用`torch_scatter.scatter_max`函数,在第一维上进行散射操作,得到了散射后的Tensor `out`和最大值和索引位置对应的两个Tensor `argmax`。最后我们输出了这两个Tensor的值,可以看到在第一维上,第一个位置对应的最大值为0.7,索引为2,第二个位置对应的最大值为0.5,索引为1。