本文讲的是我对PyTorch中scatter()函数的理解。

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一言以蔽之：修改tensor中的指定位置的值。

函数

scatter(dim, index, src) 

dim: 索引的维度。按照i, j, k, ...的哪个方向进行索引index: 索引。可以是一个tensor，存储需要改的元素的位置的tensorsrc: 用src中的值来修改。可以是tensor；可以是一个数字，用同样的数字写入tensor

scatter() 和 scatter_() 函数功能相同：只不过带下划线的函数，通常是直接修改原来的tensor

原理

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

函数的具体实现，如上述代码框所示：使用src中的值，修改self中位置为index[i][j][k]的值。

举例

# 这是src #tensor([[0.1940, 0.3340, 0.8184, 0.4269, 0.5945], # [0.2078, 0.5978, 0.0074, 0.0943, 0.0266]]) # index是[[0, 1, 2, 0, 0], [2, 0, 0, 1, 2]] # self就是下面的torch.zeros(3, 5) torch.zeros(3, 5).scatter_(0, torch.tensor([[0, 1, 2, 0, 0], [2, 0, 0, 1, 2]]), x) # 这是结果 #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]])

在这个例子中，dim=0，是按照i的方向修改torch.zeros(3, 5)的。可以看出，index实际上表达了一种映射关系：同样都是在第j列上，将src在该列的值 根据index在该列的指示 映射到self的这一列上。

比如：src在第0列的0.01940和0.2078，被放到self的第0列上，但不是完全一样的放过来，而是经过index变化了上下位置。其他列同理。

在简单RNN中的应用

该应用代码如下 [1]：

def one_hot(x, n_class, dtype=torch.float32): # X shape: (batch), output shape: (batch, n_class) x = x.long() res = torch.zeros(x.shape[0], n_class, dtype=dtype, device=x.device) res.scatter_(1, x.view(-1, 1), 1) return res x = torch.tensor([0, 2]) one_hot(x, vocab_size)

 运行结果：

tensor([[1., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [0., 0., 1., ..., 0., 0., 0.]])

在本例中，该函数的任务是将输入的文本使用one_hot编码。其中，x是一个vector，代表一个二字词语，其中的0和2代表汉字（在程序上文定义的字典中）所对应的数字。vocab_size是字典大小，即在该程序中所考虑的汉字总个数。n_class是one_hot编码中所考虑的类别数，在本例中等于vocab_size。

res = torch.zeros(x.shape[0], n_class, dtype=dtype, device=x.device) ：生成了两行，vocab_size列的零矩阵

res.scatter_(1, x.view(-1, 1), 1) ：在res中，将1，按照dim=1(即不改行改列)的方向，根据[[0],[2]]所指示的位置，放入res中。（比如，x中的0，代表要放入第0列；而0本身处于第0行，所以是第0行中的第0列。）

 

参考文献

[1] 循环神经网络的从零开始实现. 原书作者：阿斯顿·张、李沐、扎卡里 C. 立顿、亚历山大 J. 斯莫拉以及其他社区贡献者. 原书名称：动手学深度学习Pytorch版

[2] PyTorch官方文档