pytorch的 scatter詞解

立体风發表於2024-08-21
PyTorch

概述 scatter_ 函式的作用

在 PyTorch 中，scatter_ 函式是一種用於更新張量的函式，它可以根據給定的索引和值來更新張量中的元素。

scatter_ 函式的基本語法如下：

torch.scatter_(input, dim, index, src)

其中：

  • input 是要更新的張量。
  • dim 是更新的維度。
  • index 是索引張量，用於指定要更新的元素的位置。
  • src 是更新的值。

scatter_ 函式的作用是將 src 中的值根據 index 中的索引更新到 input 中的對應位置。

例如，假設我們有一個張量 x，其形狀為 (3, 4)，我們想要更新第二行的第三列的元素為 10。我們可以使用 scatter_ 函式如下：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
index = torch.tensor([1, 2])  # 索引張量
src = torch.tensor([10])  # 更新的值

torch.scatter_(x, 1, index, src)
print(x)

輸出：

tensor([[ 1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6, 10,  8],
        [ 9, 10, 11, 12]])

在這個例子中，我們使用 scatter_ 函式更新了第二行的第三列的元素為 10。

注意，scatter_ 函式是原地更新的，也就是說，它會直接修改輸入張量 input。如果你不想修改原來的張量，可以使用 scatter 函式，它會返回一個新的張量，而不是修改原來的張量。

scatter的中文含義

scatter 的中文含義是"散佈"、"分散"或"播散"。

在 PyTorch 中，scatter 函式的作用是將值散佈到張量中的指定位置，因此其中文名稱可以翻譯為"散佈函式"或"分散函式"。

在其他上下文中，scatter 的中文含義也可以是：

  • 散佈：將物體或資訊散佈到各個地方。
  • 分散：將物體或資訊分散到各個地方。
  • 播散：將種子或資訊播散到各個地方。

例如：

  • 散佈種子：將種子散佈到各個地方。
  • 分散注意力：將注意力分散到各個地方。
  • 播散資訊：將資訊播散到各個地方。

為什麼要用scatter來作為函式的名稱

在 PyTorch 中，scatter 函式的名稱是因為它的作用是將值"散佈"到張量中的指定位置。

想象一下，你有一個張量，裡面有很多元素，你想要更新其中的一些元素，但是這些元素的位置是隨機的，你不能簡單地使用索引來更新它們。這時候，你可以使用 scatter 函式，它可以將值"散佈"到張量中的指定位置。

在這種情況下，scatter 的名稱非常適合，因為它描述了函式的作用：將值散佈到各個位置。這種名稱也很直觀，人們可以很容易地理解函式的作用。

另外，scatter 的名稱也暗示了函式的實現方式：函式會將值分散到各個位置，而不是簡單地更新一個連續的區域。這也符合函式的實際實現方式。

總的來說，scatter 的名稱是因為它的作用是將值散佈到張量中的指定位置，這個名稱非常適合函式的作用和實現方式。

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