scatter onnx
时间: 2023-09-14 09:05:08 浏览: 22
ONNX is an open format for representing machine learning models. Scatter is a type of operation that is commonly used in machine learning models. It is used to rearrange the elements of an input tensor into a new tensor according to a given index tensor. The scatter operation is used in many applications, such as image segmentation, object detection, and natural language processing. With the ONNX format, machine learning models can be easily exported and shared between different frameworks and platforms. This allows for greater interoperability and flexibility in building and deploying machine learning models.
相关问题
onnx模型中的scatter层
ONNX中的Scatter层可以将一个输入张量的特定位置覆盖为给定的值。它可以用于在一个张量中插入、更新或删除元素。
Scatter层需要以下输入:
- data:输入张量,形状为 [batch_size, sequence_length, ...],其中…表示任意维度。
- indices:索引张量,形状为 [batch_size, num_indices],其中每个索引表示要覆盖的位置。
- updates:更新张量,形状为 [batch_size, num_indices, ...],其中…表示data张量中对应位置的元素形状。
Scatter层的输出与输入张量data的形状相同。
例如,假设有以下输入张量:
```
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
indices = [[0, 2], [1, 1]]
updates = [[10, 20], [30, 40]]
```
则Scatter层将data的第0行第0列、第2行第2列分别更新为10和20,第1行第1列更新为30和40,输出为:
```
[[10, 2, 20], [4, 30, 6], [7, 8, 9]]
```
scatter
`scatter()`是一个在可视化中常用的函数,用于将数据点在图表中以散点的形式展示出来。它通常用于绘制多维数据,其中每个数据点包含两个或更多个特征。在Python中,`scatter()`函数通常由数据可视化库(如Matplotlib、Seaborn等)提供。例如,在Matplotlib中,`scatter()`函数可以使用以下语法调用:
```
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x_data, y_data)
plt.show()
```
其中,`x_data`和`y_data`是包含数据点的两个数组。`scatter()`函数将这些点绘制在图表中,并将它们连接成散点图。