Python 沿行在pytorch中散布张量

我想把张量分散成几行

例如，考虑< /P>

Input = torch.tensor([[2, 3], [3, 4], [4, 5]])

我想散开

S = torch.tensor([[1,2],[1,2]])

索引

I = torch.tensor([0,2])

我希望输出是

torch.tensor（[[1,2]，[3,4]，[1,2]]）

这里

S[0]

分散到输入

[I[0]]

，同样

S[1]

分散到

Input[I[1]]

---

我怎样才能做到这一点？我正在寻找一种更有效的方法，而不是在

S

中的行上循环。

Do

input[I]=S

例如：

input = torch.tensor([[2, 3], [3, 4], [4, 5]])
S = torch.tensor([[1,2],[1,2]])
I = torch.tensor([0,2])

---

回答可能有点晚，但无论如何，您可以：

import torch

inp = torch.tensor([[2,3], [3,4], [4,5]])
src = torch.tensor([[1,2], [1,2]])
idxs = torch.tensor([[0,0],[2,2]])

y = torch.scatter(inp, 0, idxs, src)

import torch

inp = torch.tensor([[2,3], [3,4], [4,5]])
src = torch.tensor([[1,2], [1,2]])
idxs = torch.tensor([[0,0],[2,2]])

y = torch.scatter(inp, 0, idxs, src)