簡單記錄一下pytorch scatter_的理解， 官方解釋在
官方的例子如下，下面說說使用層面的直觀理解。
>>> src = torch.arange(1, 11).reshape((2, 5))>>>src
tensor([[1,2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10]])
>>> index = torch.tensor([[0, 1, 2, 0]])
>>> torch.zeros(3, 5, dtype=src.dtype).scatter_(0, index, src)
tensor([[
1, 0, 0, 4
, 0],
[0,2, 0, 0, 0],
[0, 0, 3, 0, 0]])
scatter的第乙個引數是0，意思是index中的值指的是第幾行。這麼理解，index是[0,1,2,0]，對應的是說src的第一行[1,2,3,4,5]對應到0矩陣的每乙個元素。
比如，index中的第乙個0，是說src[0,0]，即1，對應到零矩陣的第0列第0行，
index中的第二個1,是說src[0,1]對應的是零矩陣的第1列第1行，
index中的最後乙個0，說的是src[0,3]對應的是零矩陣的第3列第0行
再看乙個例子，這個例子scatter的第乙個引數是1，意思是index中座標是指的第幾列。
>>> index = torch.tensor([[0, 1, 2], [0, 1, 4]])>>> torch.zeros(3, 5, dtype=src.dtype).scatter_(1, index, src)
tensor([[1, 2, 3, 0, 0],
[6, 7, 0, 0, 8
], [0, 0, 0, 0, 0]])
index中一共有兩行，意思是一共替換原始的3行5列的矩陣中的前兩行。第1行是[0,1,4]意思是替換原始零矩陣的第1行的第0列，第一行第1列和第一行第4列。我們看到確實零矩陣第1行的這三個數是被替換過得。
替換的是什麼值呢？就是src中的第1行的0,1,2三列，即6,7,8.
Pytorch scatter 理解軸的含義
scatter input,dim,index,src 將src中資料根據index中的索引按照dim的方向填進input中。x torch.rand 2,5 x 0.4319 0.6500 0.4080 0.8760 0.2355 0.2609 0.4711 0.8486 0.8573 0.102...
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