scatter_add / scatter_sum，Tensor.scatter_add_函数解释：

李飞飞Z

已于 2024-01-29 12:36:48 修改

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文章标签：人工智能

于 2023-11-06 17:38:44 首次发布

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版权

Tensor.scatter_add_(dim, index, src) → Tensor

out.scatter_add_(dim, index, src)

1.scatter_add / scatter_sum参数：

dim (int) – 哪一dim进行操作
index (LongTensor) – 要在的out的哪一index进行操作
src (Tensor) – 待操作的源数字

注意：scatter_add会直接调用scatter_sum，scatter_sum得到参数index后, 还要进行index = broadcast(index, src, dim)的操作，然后调用scatter_add_函数。

2.scatter_add_官方的解释的操作如下：

3.例子

关于scatter_add函数的用法-优快云博客
这个是自己写的俩个例子；左右个一个；最后的结果：每一行放的是与该目标节点相连的源节点的特征向量的和，并没有目标节点自身的信息，就是只聚合了邻居的消息放在这儿；
src表示源节点的特征向量的集合；index表示的是 edge_index 第2行，也就是目标节点的索引，然后经过广播得到现在看到的inde；out初始值：是[ |V|，节点特征维度值]大小，初始值均为0的tensor；
再看一个PYG中GCNConv用到的例子：
- 将每个target node的邻接节点的边的权重以及自环的权重求和；有自环是因为 index是包含自环的边的索引的第二行，也就是目标节点，src是包含自环的边的权重；
- out.scatter_add_(dim, index, src)，dim,=0 ，index, src都是一维的Tensor
- ```
import torch

# 创建一个目标张量 out，初始化为0
out = torch.zeros(5)

# 创建一个索引张量 index，指定要在哪些位置累加 src 中的值
index = torch.tensor([1, 3, 4, 1, 2])

# 创建一个源张量 src，包含要累加的值
src = torch.tensor([10, 20, 30, 40, 50])

# 将 src 中的值根据 index 添加到 out 中
out.scatter_add_(dim=0, index=index, src=src)

print(out)
```
  在这个示例中，index 中的每个元素表示了要在 out 中的哪个位置累加 src 中的值。最终，out 的值将被更新为[0, 50, 50, 20, 30]，其中每个位置上的值是根据 index 和 src 累加得到的。

再看一个特别的例子：

import torch_scatter


import torch

# 初始化一个7x7的零张量
x = torch.zeros((7, 7))

# 将每一行的第一个元素设置为1
x[:, 0] = 1

# 打印张量
print(x)

edge_index = torch.tensor([[0, 2, 3],
                           [0, 2, 3]])

need_x = x.index_select(dim=0, index=edge_index[0])
nei_X = torch_scatter.scatter(src=need_x, index = edge_index[1], dim=0, reduce="sum")
print("...........")
print(nei_X)

实验结果：