[PyTorch] torch.tensor.scatter_

torch.tensor.scatter_

• scatter_를 사용하는 방식은 원핫 인코딩을 할 때도 편리함.

  label = torch.tensor([3,4,5,6,7])
  one_hot = torch.zeros(5, 10)
  print(one_hot)
  > tensor([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
            [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
            [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
            [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
            [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
  label = label.view(-1,1)
  print(label)
  > tensor([[3],
            [4],
            [5],
            [6],
            [7]])
  print(one_hot.scatter_(1, label, 1))     # 열별로(dim=1)(가로방향), label 위치에 1을 넣기
  > tensor([[0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
            [0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
            [0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.],
            [0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
            [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.]])

• example

#열방향으로(가로방향으로, dim=1) (0,2) 자리에 1.23, (0,3) 자리에 1.23 넣기
z = torch.zeros(2, 4).scatter_(1, torch.tensor([[2],[3]]), 1.23)  
torch.tensor([[2],[3]])
> tensor([[2],
          [3]])
> tensor([[0.0000, 0.0000, 1.2300, 0.0000],
          [0.0000, 0.0000, 0.0000, 1.2300]])      

x = torch.rand(2,5)
torch.zeros(3,5).scatter_(0, torch.tensor([[0,1,2,0,0],[2,0,0,1,2]]), x)
torch.tensor([[0,1,2,0,0],[2,0,0,1,2]])

reference : https://aigong.tistory.com/35