在随机批次中优化一个维度上的火炬平均值

社会演员多 2年前 pytorch 418

原文标题 ：Optimizing torch mean over a dimension in a random batch

我正在寻找一种方法来优化 pytorch 中的以下代码。

我有一个函数f在空间x,y和时间t上定义。
在随机批次中，我需要计算所有相同时间戳的平均值。我能够通过以下低效的 for 循环来实现这一点

import torch
# Space (x,y) and time (t) coordinates in a random batch
x = torch.Tensor([[0, 0, 1, 0],[3, 2, 2, 1],[1,3,5,5]]).T 
# compute a dummy function u = f(t,x,y)
f = (x**2 + 0.5)[:,:2]
# timestamps
t = x[:,0]

# get unique timestamps
val = torch.unique(t.squeeze())
for v in val:
    # compute a mask for all timestamp equal to v
    mask = t == v
    # average over the spatial coordinates
    f[mask,:] = torch.mean(f[mask,:], dim=0)
print(f)

这导致

f = tensor([[0.5000, 5.1667],
            [0.5000, 5.1667],
            [1.5000, 4.5000],
            [0.5000, 5.1667]])

有没有办法让这个计算更快？

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71660005/optimizing-torch-mean-over-a-dimension-in-a-random-batch

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Shai 评论

我想你在找index_add_：

avg_size = int(t.max().item()) + 1  # number of rows in output tensor
z = torch.zeros((avg_size, f.shape[1]), dtype=f.dtype)
s = torch.index_add(s, 0, t.long(), f)  # sum the elements of f
c = torch.index_add(s, 0, t.long(), torch.ones_like(f[:, :1]))  # count how many at each entry
out = s / c  # divide to get the mean

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