Dodaj wybrany przez indeks tensor do innego tensora z nakładającymi się indeksami w pytorchu

Question

To jest pytanie uzupełniające to pytanie . Dokładnie to samo chcę zrobić w pytorchu. Czy da się to zrobić? Jeśli tak, w jaki sposób?

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)

Potrzebuję czegoś takiego, torch.add.at(warped_image, (iy, ix), image)co daje wynik jako

[[  0.   0.  51.]
 [246. 116.   0.]
 [300. 211.  64.]]

Zwróć uwagę, że indeksy w (0,1)i (1,1)wskazują tę samą lokalizację (0,2). Więc chcę warped_image[0,2] = image[0,1] + image[1,1] = 51.

Answer 1

Co szukasz jest torch.Tensor.index_put_z accumulatezestawem argument 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]])

Lub używając wersji zewnętrznej 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]])