scatter专题
【Python报错已解决】“ModuleNotFoundError: No module named ‘torch_scatter‘”
🎬 鸽芷咕：个人主页 🔥 个人专栏: 《C++干货基地》《粉丝福利》 ⛺️生活的理想，就是为了理想的生活! 文章目录 引言：一、问题描述1.1 报错示例：1.2 报错分析：1.3 解决思路： 二、解决方法2.1 方法一：使用pip安装torch_scatter2.2 步骤二：使用conda安装torch_scatter（如果适用） 三、其
Pytorch：Tensor的高阶操作【where（按条件取元素）、gather（查表取元素）、scatter_（查表取元素）】【可并行计算，提高速度】
一、where：逐个元素按条件选取【并行计算，速度快】 torch.where(condition,x,y) #condition必须是tensor类型 condition的维度和x，y一致，用1和0分别表示该位置的取值 import torchcond = torch.tensor([[0.6, 0.7],[0.3, 0.6]])a = torch.tensor([[1., 1.],[
python函数scatter使用
最近开始学习Python编程，遇到scatter函数，感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下： 1、scatter函数原型 2、其中散点的形状参数marker如下： 3、其中颜色参数c如下: 4、基本的使用方法如下： [python] view plain copy #导入必要的模块 import numpy as np import matp
ModuleNotFoundError: No module named ‘torch_scatter‘
大概率是cuda的版本问题，看了很多解决方案，都不舒服。 直到看到这篇 新建一个名字叫torch_scatter.py的脚本，然后就可以调用本地的脚本了。 #torch_scatter.pyimport torchfrom typing import Optionaldef scatter_sum(src: torch.Tensor, index: torch.Tensor, dim:
NIO - Scatter/Gather
ZZ:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/7619395 1.Scatter 从一个Channel读取的信息分散到N个缓冲区中(Buufer). 2.Gather 将N个Buffer里面内容按照顺序发送到一个Channel. Scatter/Gather功能是通道(Channel)提供的 并不是Buffe
torch-scatter库
torch-scatter 是 PyTorch 的一个扩展库，旨在为稀疏数据的操作提供高效的实现。稀疏数据在许多领域中都很常见，例如图神经网络、物理模拟、自然语言处理等。torch-scatter 为这些领域的研究人员和开发者提供了一组功能强大的工具，用于在稀疏数据上执行各种操作。 以下是 torch-scatter 主要功能的一些详细介绍： Scatter 操作： scatter_add:
【爬坑】torch_scatter安装踩坑实录及解决方法
问题 UserWarning: Error checking compiler version for cl: [WinError 2] 系统找不到指定的文件。warnings.warn(f'Error checking compiler version for {compiler}: {error}')building 'torch_scatter._scatter_cpu' extensio
matplotlib中plt.scatter()与plt.plot()参数详解
scatter绘制散点，plot绘制经过点的曲线 scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None,edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwarg
Deepspeed、ZeRO、FSDP、ZeRO-Offload、all reduce、reduce-scatter
Transformer为基础的大模型应该如何并行 数据并行。但是如果模型太大放不到一块卡上就没用了。为了解决把参数放到一块卡上的问题，演进出了论文Zero的思想，分为Zero-DP和Zero-R两部分。Zero-DP是解决Data parallel的问题，并行过程中内容不够，解决思路也比较简单，模型参数w只存在一台机器上，剩下的部分等用的时候找某台机器通过all-reduce请求就可以了。Zer
【Python】matplotlib绘图 - scatter、plot函数画离散点（带有边线）
matplotlib更新之后发现默认的scatter函数绘制的离散点不带有边框。查阅相关文档之后发现需要对其中的参数进行设置。 官方手册：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html 导入相关包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
Matplotlib常见图形（散点图scatter()、折线图plot()、条形图bar()、饼图pie()、箱线图boxplot()）
Matplotlib常见图形（散点图scatter、折线图plot、条形图bar、饼图pie、箱线图boxplot 一、分析特征之间的关系1、散点图 scatter()2、折线图 plot() 二、分析特征内部数据分布与分散状况1、条形图 bar()2、饼图 pie()3、箱线图 boxplot() 一、分析特征之间的关系 具体信息见3.2 分析特征间的关系 1、散点图 sc
Java I/O新境界：用Scatter/Gather玩转数据流！
“Scatter/Gather” I/O 是 Java NIO 中的一个高级特性，它允许你以非阻塞的方式从一个通道（Channel）读取数据到多个缓冲区（Scattering Reads），或者将多个缓冲区的数据写入同一个通道（Gathering Writes）。这种机制能够高效地处理多个缓冲区的数据，使得I/O操作更加灵活。 Scattering Reads（散射读取） 在散射读取中，从一个
plt.scatter各参数详解
1、scatter函数原型 2、其中散点的形状参数marker如下： 3、其中颜色参数c如下: 4、基本的使用方法如下： #导入必要的模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#产生测试数据x = np.arange(1,10)y = xfig = plt.figure()ax1 = fig.add
Python 数据可视化之密度散点图 Density Scatter Plot
🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 密度散点图（Density Scatter Plot），也称为密度点图或核密度估计散点图，是一种数据可视化技术，主要用于展示大量数据点在二维平面上的分布情况。与传统散点图相比，它使用颜色或阴影来表示数据点的密度，从而更直观地展示数据的分布情况。密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式，尤其是在数据
【plt.scatter绘制散点图】：从入门到精通，只需一篇文章！【Matplotlib】
【plt.scatter绘制散点图】：从入门到精通，只需一篇文章！【Matplotlib】！🚀 利用Matplotlib进行数据可视化示例 🌵文章目录🌵 一、plt.scatter入门：轻松迈出第一步 👣二、进阶探索：plt.scatter的高级用法和技巧🔍三、参考文档📚四、结尾🌳 一、plt.scatter入门：轻松迈出第一步 👣 🎈
matplotlib.pyplot.scatter API
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html?highlight=scatter#matplotlib.pyplot.scatter
3DMAX位置随机互换散布工具插件Scatter Tools使用方法详解
3DMAX位置随机互换散布工具插件，可以以非常简单直观的方式重新排列、随机化和重新分布场景中的对象。 交换它们，应用随机变换，并将它们快速分散到需要的地方。 分散，不要克隆。与其他散布插件不同，3DMAX位置随机互换散布工具插件可以帮助您重新排列和重新分布场景中的现有对象。它不会散布源对象的多个克隆。它会将您选择的对象散射到散布曲面或已定义的点上。 由于它不使用粒子系统，因此您可以随时访
pandas绘制矩阵散点图（scatter_matrix）的方法
以 sklearn的iris样本为数据集 import matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import sparseimport numpy as npimport matplotlib as mtimport pandas as pdfrom IPython.display import displayfrom sklearn.datase
Tensorflow2.0笔记 - where，scatter_nd, meshgrid相关操作
本笔记记录tf.where进行元素位置查找，scatter_nd用于指派元素到tensor的特定位置，meshgrid用作绘图的相关操作。 import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plttf.__version__#where操作查找元素位置#输入的tensor是True,Fa
【笔记】scatter_函数：用法如 torch.zeros(target.size(0), 2).scatter_(1,target,1).to(self.device)
target内容： tensor([0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0,
tf.TensorArray.scatter是什么玩意？？？
先搜了下这个单词的意思，scatter：散播，撒，分散，大概是这么个意思 然后试了很多，得到如下： import tensorflow as tfimport numpy as npsess = tf.Session()ta=tf.TensorArray(size=0, dtype=tf.int32, dynamic_size=True)indices=[1,3,4]value=[5,
PYG中torch_scatter, torch_sparse等pip安装包错解决
原安装命令： pip install pyg_lib torch_scatter torch_sparse torch_cluster torch_spline_conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-1.13.0+cu117.html 报错： 正确安装命令： pip install --no-index pyg_lib torch_scatter
RDMA Scatter Gather List详解
1. 前言 在使用RDMA操作之前，我们需要了解一些RDMA API中的一些需要的值。其中在ibv_send_wr我们需要一个sg_list的数组，sg_list是用来存放ibv_sge元素，那么什么是SGL以及什么是sge呢？对于一个使用RDMA进行开发的程序员来说，我们需要了解这一系列细节。 2. SGE简介 在NVMe over PCIe中，I/O命令支持SGL(Scatter Gathe
R| Raincloudplots=Scatter+violin+boxplot 云雨图
前言 如标题所示，它的实质就是Scatter+Violin+box，在数据点之间加上连线就能很好的展示前测后测，纵向数据。中英文的教程都很多，而且还有不错的shiny应用(https://gabrifc.shinyapps.io/raincloudplots/)，功能还比较全面，重点是可获得生成该图的R代码。 但是可以从该shiny运用提供的模板来看，并不支持多数据点之间的连线
matplotlib.pyplot.scatter的使用
plt.scatter()的参数说明 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, plotnonfinite=
Pytorch中的scatter_函数
(1). scatter_函数详细描述如下: scatter_(input,dim,index,value) 将value对应的值按照index确定的索引写入input张量中，其中索引是根据给定的dim（维度）来确定的。"""Args:input：要进行scatter_填充的tensordim：在input张量进行scatter_填充的维度index：input对应dim的填充索引，