[pytorch]scater

学渣终于弄懂了，在这里以2*2的矩阵简单的举个例子.
首先，scatter_和scatter作用差不多，区别是scatter不会更改self的值。

scatter_(dim,index,src)：在维度为dim中，利用src作为源张量，在src中以索引index为self重新赋值。

dim:沿着某个维度进行索引
index：用来进行索引的张量
src：源张量

对于一个2*2的矩阵src:

设定索引值index=[[0,0][1,0]]
目标张量为c=torch.zeros(2,2)
运行d=c.scatter_(0,index,src)
可得到d：

简单的分析
pytorch中为这个函数的定义是这样的：

#dim=0
self[index[x][y]][y]=src[x][y]
#dim=1
self[x][index[x][y]]=src[x][y]

以当前的例子d=c.scatter_(0,index,y)，dim = 0.
则目标张量赋值就定义为：self [index[x][y]] [y]=src[x][y]
当x=0,y=0时，索引表index对应的值是0，则d[0][0]=src[0][0]=0.0406
当x=0,y=1时，索引表index对应的值是0，则d[0][0]=src[0][1]=0.3664
当x=1,y=0时，索引表index对应的值是1，则d[1][0]=src[1][0]=0.0807
当x=1,y=1时，索引表index对应的值是0，则d[0][0]=src[1][1]=0.5513
而d[1][1]的位置没有取到，所以该位置保持不变，依旧为0.
最终，得到张量d.