pytorch：在两个不同大小的Tensor上执行操作的有效方法，其中一个Tensor具有一对多关系

fzsnzjdm 于 2023-01-13 发布在其他

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我有两个Tensor，第一个Tensor是1D（例如，3个值的Tensor），第二个Tensor是2D，第一个dim作为第一个Tensor的ID，具有一对多的关系（例如，形状为6，2的Tensor）

# e.g. simple example of dot product

a = [2,4,3]
b = [[0,2], [0,3], [0,1], [1,4], [2,3], [2,1]] # 1st column is the index to tensor a, 2nd column is the value
output = [12,16,12]

目前我所做的是找到B中每个id的大小（例如[3，1，2]），然后使用torch.split将它们分组为一个Tensor列表，并在这些组中运行一个for循环。这对于一个小Tensor来说是可以的，但当Tensor的大小以百万计，有数万个任意大小的组时，它就变得非常慢。
有更好的解决办法吗？

pytorch

来源：https://stackoverflow.com/questions/75101543/pytorch-efficient-way-to-perform-operations-on-2-tensors-of-different-sizes-wh

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按热度按时间

gywdnpxw1#

可以使用numpy.bincount按键对b的元素求和：

import numpy as np

a = np.array([2,4,3])
b = np.array([[0,2], [0,3], [0,1], [1,4], [2,3], [2,1]])

print( np.bincount(b[:,0], b[:,1]) )
# [6. 4. 4.]

print( a * np.bincount(b[:,0], b[:,1]) )
# [12. 16. 12.]

参考文献：

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