4、scatter作用

scatter_add是torch_scatter库中的一个函数，用于对输入张量进行聚合操作，并将聚合结果累加到指定位置上。

具体来说，scatter_add函数的使用方法如下：

from torch_scatter import scatter_add

# 定义输入张量
input_tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 定义聚合操作的索引
index = torch.tensor([0, 1, 0])

# 使用scatter_add函数进行聚合操作
output_tensor = scatter_add(input_tensor, index, dim=0)
print(output_tensor)

输出结果为：

tensor([[ 8, 10, 12],
        [ 4,  5,  6]])

在上面的示例中，我们导入了scatter_add函数，并使用它对输入张量input_tensor进行聚合操作。聚合操作的索引由index指定，维度为dim=0（按行聚合）。最后，scatter_add函数将聚合结果累加到指定位置上，并返回累加后的结果，保存在output_tensor中。

具体的聚合操作过程如下：

1. 根据索引张量index的值，将输入张量input_tensor中的值聚合到对应的位置上。在这个例子中，索引张量index的第一个元素为0，表示将输入张量的第一行（[1, 2, 3]）聚合到输出张量的第一行上；索引张量的第二个元素为1，表示将输入张量的第二行（[4, 5, 6]）聚合到输出张量的第二行上；索引张量的第三个元素为0，表示将输入张量的第三行（[7, 8, 9]）聚合到输出张量的第一行上。

2. 对于每个聚合位置，将输入张量中的值累加到对应位置上。在这个例子中，输入张量中的值分别为[1, 2, 3]、[4, 5, 6]和[7, 8, 9]，将它们分别累加到输出张量的对应位置上。

3. 聚合结果保存在输出张量output_tensor中。在这个例子中，输出张量的形状为(2, 3)，内容如下：

tensor([[ 8, 10, 12],
        [ 4,  5,  6]])

输出张量的第一行是将输入张量的第一行和第三行聚合得到的，第二行是将输入张量的第二行聚合得到的。

通过scatter_add函数，我们可以将输入张量中的值按照指定的索引聚合到输出张量的指定位置上，并将聚合结果累加到对应位置上。这在图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）等任务中的图聚合操作中非常有用。