pytorch之tensor按索引赋值，三种方法！

这里，我们介绍其中一种方法，即torch.scatter_()函数

import torch
label = torch.zeros(3, 6) #首先生成一个全零的多维数组
print("label：",label)
a = torch.ones(3,5)b = [[0,1,2],[0,1,3],[1,2,3]]
#这里需要解释的是，b的行数要小于等于label的行数，列数要小于等于a的列数
print(a)
label.scatter_(1,torch.LongTensor(b),a)
#参数解释：‘1’：需要赋值的维度；‘torch.LongTensor(b)’：需要赋值的索引；‘a’：要赋的值
print("new_label: ",label)

输出：

label：
tensor([[0., 0., 0., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 0., 0., 0.],[0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
tensor([[1., 1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1., 1.],[1., 1., 1., 1., 1.]])
new_label:
tensor([[1., 1., 1., 0., 0., 0.],[1., 1., 0., 1., 0., 0.],[0., 1., 1., 1., 0., 0.]])

可以实现相同功能的函数还有：index_fill_(dim, index, val) ；index_put_(indices, value)

2.index_fill_(dim, index, val)
dim:要填充的维度
index:要填充的索引
val:要填充的值
与上面的用法类似

3.index_put_(indices, value)
indices：要填充的索引，与上面不同的是，这里直接使用的是要填充值的行和列
value：要填充的值

用法：

a = torch.zeros([5,5])
index = (torch.LongTensor([0,1]),torch.LongTensor([1,2])#生成索引
value = torch.Tensor([1,1]) #生成要填充的值
a.index_put_(index), value)

这就是上述三种方法，欢迎大家留言交流！

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