tensorplay.functional.slice_scatter

tensorplay.functional.slice_scatter(input, src, dim=0, start=None, end=None, step=1) → Tensor[source]

Embeds the values of the src tensor into input at the given dimension. This function returns a tensor with fresh storage; it does not create a view.

Parameters:

• input (Tensor) – the input tensor.

• src (Tensor) – The tensor to embed into input

• dim (int) – the dimension to insert the slice into

• start (Optional[int]) – the start index of where to insert the slice

• end (Optional[int]) – the end index of where to insert the slice

• step (int) – the how many elements to skip in

Example:

>>> a = tensorplay.zeros(8, 8)
>>> b = tensorplay.ones(2, 8)
>>> a.slice_scatter(b, start=6)
tensor([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
        [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]])

>>> b = tensorplay.ones(8, 2)
>>> a.slice_scatter(b, dim=1, start=2, end=6, step=2)
tensor([[0., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 0.]])