概述 scatter_ 函数的作用
在 PyTorch 中，scatter_ 函数是一种用于更新张量的函数，它可以根据给定的索引和值来更新张量中的元素。
scatter_ 函数的基本语法如下：
torch.scatter_(input, dim, index, src)
其中：
input是要更新的张量。dim是更新的维度。index是索引张量，用于指定要更新的元素的位置。src是更新的值。
scatter_ 函数的作用是将 src 中的值根据 index 中的索引更新到 input 中的对应位置。
例如，假设我们有一个张量 x，其形状为 (3, 4)，我们想要更新第二行的第三列的元素为 10。我们可以使用 scatter_ 函数如下：
import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
index = torch.tensor([1, 2]) # 索引张量
src = torch.tensor([10]) # 更新的值
torch.scatter_(x, 1, index, src)
print(x)
输出：
tensor([[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 10, 8],
[ 9, 10, 11, 12]])
在这个例子中，我们使用 scatter_ 函数更新了第二行的第三列的元素为 10。
注意，scatter_ 函数是原地更新的，也就是说，它会直接修改输入张量 input。如果你不想修改原来的张量，可以使用 scatter 函数，它会返回一个新的张量，而不是修改原来的张量。
scatter的中文含义
scatter 的中文含义是"散布"、"分散"或"播散"。
在 PyTorch 中，scatter 函数的作用是将值散布到张量中的指定位置，因此其中文名称可以翻译为"散布函数"或"分散函数"。
在其他上下文中，scatter 的中文含义也可以是：
- 散布：将物体或信息散布到各个地方。
- 分散：将物体或信息分散到各个地方。
- 播散：将种子或信息播散到各个地方。
例如：
- 散布种子：将种子散布到各个地方。
- 分散注意力：将注意力分散到各个地方。
- 播散信息：将信息播散到各个地方。
为什么要用scatter来作为函数的名称
在 PyTorch 中，scatter 函数的名称是因为它的作用是将值"散布"到张量中的指定位置。
想象一下，你有一个张量，里面有很多元素，你想要更新其中的一些元素，但是这些元素的位置是随机的，你不能简单地使用索引来更新它们。这时候，你可以使用 scatter 函数，它可以将值"散布"到张量中的指定位置。
在这种情况下，scatter 的名称非常适合，因为它描述了函数的作用：将值散布到各个位置。这种名称也很直观，人们可以很容易地理解函数的作用。
另外，scatter 的名称也暗示了函数的实现方式：函数会将值分散到各个位置，而不是简单地更新一个连续的区域。这也符合函数的实际实现方式。
总的来说，scatter 的名称是因为它的作用是将值散布到张量中的指定位置，这个名称非常适合函数的作用和实现方式。