Pytorch框架之torch.scatter_

看官方文档,对这个scatte_这个映射函数有点费解,参考了几篇文章搞清楚。

A.scatter_(dim, index, B) # 基本用法, tensor A 被就地scatter到 tensor B

直接上图
Pytorch框架之torch.scatter__第1张图片
源tensor的每个元素,都按照 index 被scatter(可以理解为填充)到目标tensor中。

dim 和 index

这两个参数是配套的。index和源tensor维度一致(也可以为空,就不改变目标tensor),对于n-D tensor,dim可以为0~N-1。
在上图例子中,我们先考虑最简单的目标:把x直接塞入目标tensor的前两行,dim = 0时,index应该是

[[0, 0, 0, 0, 0],
 [1, 1, 1, 1, 1]]

把x直接塞入目标tensor的后两行,dim = 0,index应该是

[[1, 1, 1, 1, 1],
 [2, 2, 2, 2, 2]]

所以,index为几,就把对应位置的元素放入目标tensor的第几行(dim=0时,列不变),大概就是这么个意思。以此类推,dim=1时,“直接塞入”对应的index就是

[[0,1,2,3,4],
 [0,1,2,3,4]]

此外,示例中还涉及到reduce参数

  • 不填就是None,直接覆盖
  • 填multiply就是(src元素*target元素)
  • 填add就是(src元素+target元素)

对于全0矩阵,None和add效果一致;对于全1矩阵,None和multiply效果一致。

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