python - 在pytorch中沿行散布张量

我想以行的粒度分散张量。

例如考虑，

Input = torch.tensor([[2, 3], [3, 4], [4, 5]])

我要分散

S = torch.tensor([[1,2],[1,2]])

到索引

I = torch.tensor([0,2])

我期望输出为 torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [1, 2]])。

这里S[0]被分散到Input[I[0]]，类似地S[1]被分散到输入[I[1]]

我怎样才能实现这个目标？我正在寻找一种更有效的方法，而不是循环遍历 S 中的行。

最佳答案

执行输入[I] = S

示例:

input = torch.tensor([[2, 3], [3, 4], [4, 5]])
S = torch.tensor([[1,2],[1,2]])
I = torch.tensor([0,2])

input[I] = S
input
tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [1, 2]])

关于python - 在pytorch中沿行散布张量，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/62350436/