Fügen Sie einen Index-ausgewählten Tensor zu einem anderen Tensor mit überlappenden Indizes in Pytorch hinzu
Jan 06 2021
Dies ist eine Folgefrage zu dieser Frage . Ich möchte genau das Gleiche in Pytorch tun. Ist das möglich? Wenn ja, wie?
import torch
image = torch.tensor([[246, 50, 101], [116, 1, 113], [187, 110, 64]])
iy = torch.tensor([[1, 0, 2], [1, 0, 2], [2, 2, 2]])
ix = torch.tensor([[0, 2, 1], [1, 2, 0], [0, 1, 2]])
warped_image = torch.zeros(size=image.shape)
Ich brauche so etwas torch.add.at(warped_image, (iy, ix), image)
gibt die Ausgabe als
[[ 0. 0. 51.]
[246. 116. 0.]
[300. 211. 64.]]
Beachten Sie, dass die Indizes an (0,1)
und (1,1)
auf dieselbe Position zeigen (0,2)
. Also will ich warped_image[0,2] = image[0,1] + image[1,1] = 51
.
Antworten
3 Ivan Jan 06 2021 at 01:23
Was Sie suchen, ist torch.Tensor.index_put_mit dem accumulate
Argument gesetzt auf True
:
>>> warped_image = torch.zeros_like(image)
>>> warped_image.index_put_((iy, ix), image, accumulate=True)
tensor([[ 0, 0, 51],
[246, 116, 0],
[300, 211, 64]])
Oder verwenden Sie die Out-Place-Version torch.index_put
:
>>> torch.index_put(torch.zeros_like(image), (iy, ix), image, accumulate=True)
tensor([[ 0, 0, 51],
[246, 116, 0],
[300, 211, 64]])