我在使用torch 1.7.1时注意到，如果索引重复，向量化求和与循环中的求和是不同的。例如：

import torch

indices = torch.LongTensor([0,1,2,1])
values = torch.FloatTensor([1,1,2,2])
result = torch.FloatTensor([0,0,0])

looped_result = torch.zeros_like(result)

for i in range(indices.shape[0]):
    looped_result[indices[i]] += values[i]

result[indices] += values

print('result:',result)
print('looped result:', looped_result)

结果：

result tensor: ([1., 2., 2.])
 looped result tensor: ([1., 3., 2.])

正如你所看到的，循环变量有正确的和，而矢量化变量没有。有没有可能避免循环，仍然得到正确的结果？