文件名称：pytorch_scatter:优化分散操作的PyTorch扩展库
文件大小：131KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 08:14:09
segment pytorch gather scatter Python
PyTorch散点图 该软件包包含一个高度扩展的小型扩展库，该库具有高度优化的稀疏更新（分散和分段）操作，可在使用，但主软件包中没有。 分散和分段操作可以大致描述为基于给定“组索引”张量的归约操作。 段操作要求对“组索引”张量进行排序，而分散操作不受这些要求的约束。 该程序包包含以下操作，它们的归约类型为"sum"|"mean"|"min"|"max" ： 基于任意索引的 基于排序索引的 基于指针的压缩索引的 此外，我们提供了以下组合函数，这些函数在scatter_*使用了scatter_*操作： scatter_std ， scatter_logsumexp ， scatter_softmax和scatter_log_softmax 。 所有包含的操作都是可广播的，可在各种数据类型上工作，并通过相应的向后实现同时为CPU和GPU实施，并且可完全追溯。 安装 二进制文件 我们为所有
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pytorch_scatter-master
----readthedocs.yml(198B)
----MANIFEST.in(85B)
----script()
--------gcc.sh(388B)
--------conda.sh(703B)
--------torch.sh(763B)
--------cuda.sh(6KB)
----CMakeLists.txt(2KB)
----benchmark()
--------gather.py(4KB)
--------scatter_segment.py(8KB)
--------.gitignore(12B)
----.travis.yml(6KB)
----LICENSE(1KB)
----test()
--------test_zero_tensors.py(1KB)
--------composite()
--------test_scatter.py(6KB)
--------test_multi_gpu.py(1KB)
--------utils.py(406B)
--------test_gather.py(4KB)
--------__init__.py(0B)
--------test_broadcasting.py(930B)
--------test_segment.py(7KB)
----cmake()
--------TorchScatterConfig.cmake.in(1KB)
----setup.cfg(109B)
----setup.py(3KB)
----README.md(5KB)
----torch_scatter()
--------composite()
--------scatter.py(6KB)
--------placeholder.py(2KB)
--------segment_csr.py(4KB)
--------utils.py(340B)
--------segment_coo.py(5KB)
--------__init__.py(4KB)
----docs()
--------index.html(161B)
--------source()
--------.nojekyll(0B)
--------requirements.txt(116B)
--------Makefile(184B)
----csrc()
--------cpu()
--------segment_csr.cpp(8KB)
--------scatter.cpp(10KB)
--------scatter.h(3KB)
--------cuda()
--------segment_coo.cpp(9KB)
--------version.cpp(457B)
--------utils.h(284B)
----.gitignore(86B)
----.coveragerc(149B)