Pytorch中np.multiply.at的等价物

Pytork中是否有np.multiply.at的等价物？我有两个4d数组和一个2d索引数组：

base = torch.ones((2, 3, 5, 5))
to_multiply = torch.arange(120).view(2, 3, 4, 5)
index = torch.tensor([[0, 2, 4, 2], [0, 3, 3, 2]])

如我前面所问的（在Numpy中），索引数组的行索引对应于base的第一维和_乘法，索引数组的值对应于base的第三维。我想根据索引从基中取出切片，并与to_乘法相乘，它可以在Numpy中实现，如下所示：

np.multiply.at(base1, (np.arange(2)[:,None,None],np.arange(3)[:,None],index[:,None,:]), to_multiply)

但是，现在当我想将其转换为PyTorch时，我找不到与np.multiply等价的方法。在PyTorch中，我只能找到“index\u add\u”方法，但没有“index\u multiply”。我希望避免执行显式for循环

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那么我如何在PyTorch中实现上述目标？谢谢

如果其他人也有同样的问题，找到了解决方案：torch scatter软件包有一个scatter\u mul，它可以做到这一点：检查一下：根据您实际计划的乘法值和所需的精度，您总是可以先获取日志，然后应用index\u add，然后对结果进行幂运算。