เพิ่มดัชนีเทนเซอร์ที่เลือกไปยังเทนเซอร์อื่นที่มีดัชนีที่ทับซ้อนกันใน pytorch

Question

นี่คือติดตามคำถามกับคำถามนี้ ฉันต้องการทำสิ่งเดียวกันใน pytorch เป็นไปได้ไหมที่จะทำเช่นนี้? ถ้าใช่อย่างไร?

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)

ฉันต้องการบางอย่างtorch.add.at(warped_image, (iy, ix), image)ที่ให้ผลลัพธ์เป็น

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

โปรดทราบว่าดัชนีที่(0,1)และชี้ไปที่สถานที่เดียวกัน(1,1) ดังนั้นฉันต้องการ(0,2)warped_image[0,2] = image[0,1] + image[1,1] = 51

Answer 1

สิ่งที่คุณกำลังมองหาคือtorch.Tensor.index_put_การaccumulateตั้งค่าอาร์กิวเมนต์เป็นTrue:

>>> 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]])

หรือใช้เวอร์ชันนอกสถานที่torch.index_put:

>>> torch.index_put(torch.zeros_like(image), (iy, ix), image, accumulate=True)
tensor([[  0,   0,  51],
        [246, 116,   0],
        [300, 211,  64]])