将索引选定张量添加到pytorch中具有重叠索引的另一个张量

在PyTorch中，可以使用索引操作将一个具有重叠索引的张量添加到另一个张量中。重叠索引是指在目标张量中的某些位置上有多个索引值。

首先，让我们定义两个张量：target_tensor和source_tensor。target_tensor是目标张量，source_tensor是要添加到目标张量中的张量。

import torch

target_tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
source_tensor = torch.tensor([[7, 8], [9, 10]])

接下来，我们可以使用重叠索引操作将source_tensor添加到target_tensor中。重叠索引操作使用index_add_函数实现。

target_tensor.index_add_(1, torch.tensor([0, 1]), source_tensor)

在上述代码中，1表示在维度1上进行索引操作，torch.tensor([0, 1])表示要索引的位置，即第0列和第1列。source_tensor将被添加到这些位置上。

最终，target_tensor的值将变为：

tensor([[ 8, 10,  3],
        [13, 15,  6]])

这里是对上述操作的解释：

• target_tensor的第0列为[1, 4]，source_tensor的第0列为[7, 9]，将其相加得到[8, 13]，替换target_tensor的第0列。
• target_tensor的第1列为[2, 5]，source_tensor的第1列为[8, 10]，将其相加得到[10, 15]，替换target_tensor的第1列`。

这样，我们就成功地将具有重叠索引的source_tensor添加到target_tensor中。

在PyTorch中，可以使用重叠索引操作来实现一些高级的操作，例如在目标张量的特定位置上进行累加或更新。这对于处理图像、语言模型等任务非常有用。

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