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 accumulateArgument 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]])