torch.tensor.scatter_转化为tensorflow代码

以下是将torch.tensor.scatter_转化为tensorflow代码的示例：

import tensorflow as tf

# 假设有一个形状为(3, 4)的张量
x = tf.constant([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 创建一个形状为(3, 4)的零张量
y = tf.zeros([3, 4])

# 将x的第一行插入到y的第二行
y = tf.tensor_scatter_nd_update(y, [[1]], x[0:1])

# 将x的第二行插入到y的第一行和第三行
y = tf.tensor_scatter_nd_update(y, [[0], [2]], x[1:2])

# 将x的第三行插入到y的第二行
y = tf.tensor_scatter_nd_update(y, [[1]], x[2:3])

# 输出结果
print(y)

这段代码将torch.tensor.scatter_函数的功能转化为了tensorflow中的tensor_scatter_nd_update函数。它将一个张量的指定行插入到另一个张量的指定行。

相关问题

X_train = torch.Tensor(X_train).long() X_train = torch.zeros(X_train.size(0), 122).scatter_(1, X_train, 1)这两句代码什么意思

这两句代码首先将`X_train`转换为`torch.Tensor`类型，并将其显示为长整型（`long`）。然后，它创建了一个大小为`(X_train.size(0), 122)`的全零张量，并使用`scatter_`函数在每个样本中标记其对应的特征。具体来说，`scatter_(1, X_train, 1)`将每行中特定位置的值设置为`1`，该位置由`X_train`中的值指定。这样能够将原始特征矩阵转换为一组one-hot向量，每个向量都代表一个特征。

Focal loss代码如下：class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2, weight=None): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: log_probs = F.log_softmax(x, dim=-1) probs = torch.exp(log_probs) focal_loss = -self.alpha * (torch.pow((1 - probs), self.gamma)) * log_probs loss = torch.sum(target * focal_loss, dim=-1) return loss.mean() LDAM loss 代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) LMF loss 是Focal loss 和LDAM loss两个损失函数的加权求和，请用pytorch代码实现LMF损失函数

下面是LMF损失函数的PyTorch代码实现，其中alpha和beta是Focal loss和LDAM loss的权重，需要根据具体情况进行调整：

class LMF(nn.Module):
    def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30, alpha=0.25, gamma=2, beta=0.5):
        super(LMF, self).__init__()
        self.focal_loss = FocalLoss(alpha=alpha, gamma=gamma, weight=weight)
        self.ldam_loss = LDAMLoss(cls_num_list, max_m=max_m, weight=weight, s=s)
        self.alpha = alpha
        self.beta = beta

    def forward(self, x, target):
        focal_loss = self.focal_loss(x, target)
        ldam_loss = self.ldam_loss(x, target)
        loss = self.alpha * focal_loss + self.beta * ldam_loss
        return loss

其中，输入参数x是模型的输出，target是真实标签。cls_num_list是每个类别的样本数列表，max_m是LDAM loss中的一个参数，weight是交叉熵损失函数中的权重，s是LDAM loss中的一个参数，alpha和beta是Focal loss和LDAM loss的权重。最终返回LMF损失函数的值。