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PyTorch笔记之scatter()函数的使用
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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scatter() 和 scatter_() 的作用是一样的，只不过 scatter() 不会直接修改原来的 Tensor，而 scatter_() 会

PyTorch 中，一般函数加下划线代表直接在原来的 Tensor 上修改

scatter(dim, index, src) 的参数有 3 个

  • dim：沿着哪个维度进行索引
  • index：用来 scatter 的元素索引
  • src：用来 scatter 的源元素，可以是一个标量或一个张量

这个 scatter可以理解成放置元素或者修改元素

简单说就是通过一个张量 src 来修改另一个张量，哪个元素需要修改、用 src 中的哪个元素来修改由 dim 和 index 决定

官方文档给出了 3维张量 的具体操作说明，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]])

具体地说，我们的 index 是torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 0], [2, 0, 0, 1, 2]])，一个二维张量，下面用图简单说明

我们是 2维 张量，一开始进行 $self[index[0][0]][0]$，其中 $index[0][0]$ 的值是0，所以执行 $self[0][0] = x[0][0] = 0.1940$

$self[index[i][j]][j] = src[i][j] $

PyTorch笔记之scatter()函数的使用

再比如$self[index[1][0]][0]$，其中 $index[1][0]$ 的值是2，所以执行 $self[2][0] = x[1][0] = 0.2078$

PyTorch笔记之scatter()函数的使用

src 除了可以是张量外，也可以是一个标量

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()一般可以用来对标签进行 one-hot 编码，这就是一个典型的用标量来修改张量的一个例子

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.]])

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
PyTorch,scatter()
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