pytorch scatter用法

pytorch scatter用法

在PyTorch中，`scatter`函数的用法是将一维的输入按照指定的索引进行散射。

`scatter`函数的调用方式如下：

python

r(input, dim, index, src)

其中，参数含义如下：

- `input`是输入的一维Tensor，表示待散射的数据。

- `dim`是一个整数值，表示按照哪个维度进行散射。

- `index`是一个一维的LongTensor，表示散射后的索引。

- `src`是一个一维的Tensor，表示散射后的数据。

这个函数的作用是将`input`中的数据按照`index`的索引进行散射，并用`src`中的数据进行替换。具体的操作如下：

1. 创建一个全零的输出`output`，其形状与`input`相同。

2. 按照`dim`的值选择`output`的切片。

3. 将`src`中的数据替换到对应`index`的位置上。

4. 返回`output`。

以下示例演示了如何使用`scatter`函数：

python

import torch

input = ([1, 2, 3, 4]) # 输入的一维Tensor

index = ([0, 2, 1, 3]) # 散射后的索引

src = ([10, 20, 30, 40]) # 散射后的数据

output = r(input, 0, index, src)

print(output)

输出结果为：

tensor([10, 30, 20, 40])

其中，输入的一维Tensor `[1, 2, 3, 4]` 散射后的索引为 `[0, 2, 1, 3]`，对应的散

射后的数据为 `[10, 20, 30, 40]`，因此输出为 `[10, 30, 20, 40]`。