Pytorch学习 （二十六）---- torch.scatter的使用

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本文介绍PyTorch中torch.scatter函数的使用，重点讲解如何进行'group index'操作。通过实例展示了在dim=1下，如何根据不同index聚合数据，并解释了'sum'方法的效果。

总说

一个非常有用的函数，主要是用于“group index”的操作。

先安装一下 https://github.com/rusty1s/pytorch_scatter

from torch_scatter import scatter
import torch

src = (torch.rand(2, 6, 2)*4).int()
index
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对第一行元素[1,2,3]和第二行元素[4,5,6]进行。，从索引可以看出顺序为[7,8,9]——[1,2,3]和[4,5,6]——[10,11,12]，分别进行。操作得到[7,8,9]——[2.5,3.5,4.5]——[10,11,12]三个tensor，然后进行。得到[2.5,3.5,4.5]，对第三行元素[7,8,9]进行。分割元素[1,4,7]、[2,5,8]和[3,6,9]。分割：[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]。表示将[1,4,7]和[2,5,8]首先进行。
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网站，根据该网站，我们将torch-scatter torch-sparse torch-cluster torch-spline-conv torch-geometric几个库更新为与我们电脑上torch版本一致。遇到了以上的报错，该报错是scatter，从报错的文件名不难猜测出事关于版本的问题，这个问题的具体原因也便是因为你主机上的与torch相关的文件版本不适配，所以我们需要将有关torch的版本调为统一。
torch_scatter 导致ImportError: libcudart.so.10.1..
jjikyour的博客
08-27 1795
搜了很多经验贴，有cuda与torch版本不对应的，有tensorflow不兼容的，等等。我把今天的解决步骤记录一下，大家遇到同样问题的依次排查，可以少走一点弯路。如果输出为“False”，则是torch与cuda版本不对应问题，绕道找其他经验贴解决即可。安装成功并且可以正确加载以后， libcudart.so.10.1 问题成功解决。下载完成后，进入下载的whl文件的文件夹目录下，利用pip进行安装。1、查看 cuda 与 torch 是否对应。我的加载不成功，说明问题出在这里。............
name: sonata channels: - pytorch - nvidia/label/cuda-12.4.1 - nvidia - bioconda - conda-forge - defaults dependencies: - python=3.10 - pip - cuda - conda-forge::cudnn - gcc=13.2 - gxx=13.2 - pytorch=2.5.0 - torchvision=0.20.0 - torchaudio=2.5.0 - pytorch-cuda=12.4 - ninja - google-sparsehash - h5py - pyyaml - tensorboard - tensorboardx - wandb - yapf - addict - einops - scipy - plyfile - termcolor - timm - ftfy - regex - tqdm - matplotlib - black - open3d - pip: - --find-links https://data.pyg.org/whl/torch-2.5.0+cu124.html - torch-cluster - torch-scatter - torch-sparse - torch-geometric - spconv-cu124 - git+https://github.com/octree-nn/ocnn-pytorch.git - git+https://github.com/openai/CLIP.git - git+https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git - ./libs/pointops - ./libs/pointgroup_ops 把这段代码，用cuda12.8 和相对应的pytorh版本，进行替换
09-02
要将给定的 Conda 环境配置文件中的 CUDA 版本从 `12.4` 替换为 `12.8`，并使用与 CUDA 12.8 兼容的 PyTorch 版本，我们需要： 1. 将 `pytorch-cuda=12.4` 改为 `pytorch-cuda=12.8` 2. 将所有依赖中与 CUDA 12.4 相关的包（如 `torch-xxx`）改为与 CUDA 12.8 兼容的版本 3. 确保 PyTorch 及其相关库使用与 CUDA 12.8 对应的版本（如 `torch-2.5.0+cu128`） 修改后的配置如下： ```yaml name: sonata channels: - pytorch - nvidia/label/cuda-12.8.0 - nvidia - bioconda - conda-forge - defaults dependencies: - python=3.10 - pip - cuda - conda-forge::cudnn - gcc=13.2 - gxx=13.2 - pytorch=2.5.0 - torchvision=0.20.0 - torchaudio=2.5.0 - pytorch-cuda=12.8 - ninja - google-sparsehash - h5py - pyyaml - tensorboard - tensorboardx - wandb - yapf - addict - einops - scipy - plyfile - termcolor - timm - ftfy - regex - tqdm - matplotlib - black - open3d - pip: - --find-links https://data.pyg.org/whl/torch-2.5.0+cu128.html - torch-cluster - torch-scatter - torch-sparse - torch-geometric - spconv-cu128 - git+https://github.com/octree-nn/ocnn-pytorch.git - git+https://github.com/openai/CLIP.git - git+https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git - ./libs/pointops - ./libs/pointgroup_ops ``` > 注意：确保 `spconv-cu128` 和 `torch-geometric` 的 CUDA 12.8 兼容版本存在。如果某些包尚未支持 CUDA 12.8，可能需要从源码编译或等待更新。 ---
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