如何在PyTorch中使用scatter()函數(shù)？相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。
scatter() 和 scatter_() 的作用是一樣的，只不過 scatter() 不會(huì)直接修改原來的 Tensor，而 scatter_() 會(huì)
PyTorch 中，一般函數(shù)加下劃線代表直接在原來的 Tensor 上修改
scatter(dim, index, src) 的參數(shù)有 3 個(gè)
dim：沿著哪個(gè)維度進(jìn)行索引
index：用來 scatter 的元素索引
src：用來 scatter 的源元素，可以是一個(gè)標(biāo)量或一個(gè)張量
這個(gè) scatter可以理解成放置元素或者修改元素
簡單說就是通過一個(gè)張量 src 來修改另一個(gè)張量，哪個(gè)元素需要修改、用 src 中的哪個(gè)元素來修改由 dim 和 index 決定
官方文檔給出了 3維張量 的具體操作說明，如下所示
self[index[i][j][k]][j][k] = src[i][j][k] # if dim == 0 self[i][index[i][j][k]][k] = src[i][j][k] # if dim == 1 self[i][j][index[i][j][k]] = src[i][j][k] # if dim == 2
exmaple：
x = torch.rand(2, 5) #tensor([[0.1940, 0.3340, 0.8184, 0.4269, 0.5945], # [0.2078, 0.5978, 0.0074, 0.0943, 0.0266]]) torch.zeros(3, 5).scatter_(0, torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 0], [2, 0, 0, 1, 2]]), x) #tensor([[0.1940, 0.5978, 0.0074, 0.4269, 0.5945], # [0.0000, 0.3340, 0.0000, 0.0943, 0.0000], # [0.2078, 0.0000, 0.8184, 0.0000, 0.0266]])
具體地說，我們的 index 是torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 0], [2, 0, 0, 1, 2]])，一個(gè)二維張量，下面用圖簡單說明
我們是 2維 張量，一開始進(jìn)行 $self[index[0][0]][0]$，其中 $index[0][0]$ 的值是0，所以執(zhí)行 $self[0][0] = x[0][0] = 0.1940$
$self[index[i][j]][j] = src[i][j] $
再比如$self[index[1][0]][0]$，其中 $index[1][0]$ 的值是2，所以執(zhí)行 $self[2][0] = x[1][0] = 0.2078$
src 除了可以是張量外，也可以是一個(gè)標(biāo)量
example：
torch.zeros(3, 5).scatter_(0, torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 0], [2, 0, 0, 1, 2]]), 7) #tensor([[7., 7., 7., 7., 7.], # [0., 7., 0., 7., 0.], # [7., 0., 7., 0., 7.]]
scatter()一般可以用來對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行 one-hot 編碼，這就是一個(gè)典型的用標(biāo)量來修改張量的一個(gè)例子
example：
class_num = 10 batch_size = 4 label = torch.LongTensor(batch_size, 1).random_() % class_num #tensor([[6], # [0], # [3], # [2]]) torch.zeros(batch_size, class_num).scatter_(1, label, 1) #tensor([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.], # [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], # [0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], # [0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
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