tensor类型的元素怎么填充对角线

可以使用 PyTorch 中的函数 `torch.diag_embed()` 将一个一维张量转化为一个对角线填充的二维张量。具体用法如下：

import torch

# 定义一个一维张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 将一维张量转化为对角线填充的二维张量
y = torch.diag_embed(x)

print(y)
# 输出结果为：
# tensor([[1, 0, 0],
#         [0, 2, 0],
#         [0, 0, 3]])

上述代码中，将一维张量 `x` 使用 `torch.diag_embed()` 函数转化为了对角线填充的二维张量 `y`。其中，对角线上的元素即为 `x` 中的元素，其他位置上的元素为 0。

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tensor类型的元素怎么填充对角线，其余元素置为0

可以使用 PyTorch 中的函数 `torch.diag()` 来实现。具体的做法如下：

import torch

# 定义一个一维张量
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 构造对角线张量
diag = torch.diag(x)

print(diag)
# 输出结果为：
# tensor([[1, 0, 0],
#         [0, 2, 0],
#         [0, 0, 3]])

上述代码中，首先使用 `torch.diag()` 函数将一维张量 `x` 转化为对角线张量 `diag`，其他位置上的元素为 0。

def gcn_norm(edge_index, edge_weight=None, num_nodes=None, improved=False, add_self_loops=True, flow="source_to_target", dtype=None): fill_value = 2. if improved else 1. if isinstance(edge_index, SparseTensor): assert flow in ["source_to_target"] adj_t = edge_index if not adj_t.has_value(): adj_t = adj_t.fill_value(1., dtype=dtype) if add_self_loops: adj_t = fill_diag(adj_t, fill_value) deg = sparsesum(adj_t, dim=1) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0.) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(-1, 1)) adj_t = mul(adj_t, deg_inv_sqrt.view(1, -1)) return adj_t else: assert flow in ["source_to_target", "target_to_source"] num_nodes = maybe_num_nodes(edge_index, num_nodes) if edge_weight is None: edge_weight = torch.ones((edge_index.size(1), ), dtype=dtype, device=edge_index.device) if add_self_loops: edge_index, tmp_edge_weight = add_remaining_self_loops( edge_index, edge_weight, fill_value, num_nodes) assert tmp_edge_weight is not None edge_weight = tmp_edge_weight row, col = edge_index[0], edge_index[1] idx = col if flow == "source_to_target" else row deg = scatter_add(edge_weight, idx, dim=0, dim_size=num_nodes) deg_inv_sqrt = deg.pow_(-0.5) deg_inv_sqrt.masked_fill_(deg_inv_sqrt == float('inf'), 0) return edge_index, deg_inv_sqrt[row] * edge_weight * deg_inv_sqrt[col]

这段代码是一个用于计算GCN中归一化邻接矩阵的函数。下面是对代码的解读：

输入参数：
- edge_index：图的边索引，可以是一个包含两行的长为2的Tensor，表示边的起点和终点的索引。也可以是一个SparseTensor对象，表示稀疏的边索引。
- edge_weight：边的权重，可选参数，默认为None。如果不提供权重，则默认为全1.
- num_nodes：节点的数量，可选参数，默认为None。如果不提供数量，则通过edge_index推断得到。
- improved：布尔值，表示是否采用改进的归一化方式，默认为False。
- add_self_loops：布尔值，表示是否添加自环，默认为True。
- flow：字符串，表示信息传播的方向，默认为"source_to_target"，即从源节点到目标节点。

函数内部逻辑：
1. 根据是否是SparseTensor对象，判断是稀疏还是稠密的边索引。
2. 对于稀疏边索引，首先判断信息传播方向是否为"source_to_target"，然后进行按行归一化的处理。具体操作包括：
- 填充值的选择根据是否采用改进的方式而定。
- 如果边索引没有值，则填充为1。
- 如果需要添加自环，则对稀疏边索引进行填充对角线操作。
- 计算每个节点的度矩阵。
- 计算度矩阵的逆平方根。
- 对邻接矩阵进行按行归一化。
3. 对于稠密边索引，首先根据信息传播方向进行处理。具体操作包括：
- 如果需要添加自环，则对边索引和权重进行添加自环操作。
- 根据信息传播方向，选择相应的索引进行节点度计算。
- 计算度矩阵的逆平方根。
- 对边索引进行按元素归一化。

最终返回归一化后的邻接矩阵或者边索引。