首先本文只介绍利用scatter方法建立one-hot向量\矩阵的用法。
scatter()与scatter_()用法上没有不同，只不过第一个方法会返回一个新的张量，而第二个方法会在适当的位置修改原张量。
参数及含义如下：scatter(dim, index, src)
具体来说：dim指的是沿着哪个维度进行索引，若为0则代表按行索引，若为1则代表按列索引
index表示用来进行索引的张量
src表示源张量或标量，或者说需要填入的张量或标量。
x.scatter_(dim,index,src)，过程是这样的：对于index按照其行或列（由dim指示）的值对应到x的那一行相应的位置上，将这个位置的0改为src。要注意的是，index的值必须要是int64，否则报错。
例子：
import torch
x=torch.zeros(4,8)
label=torch.tensor([[1],[5],[7],[6]])
one_hot=x.scatter_(1,label,1)
print(one_hot)
在这个例子中，one_hot=x.scatter_(1,label,1)，意思就是，例如第一次修改，按照列（因为scatter_的第一个参数是1）取label中的元素，label中第一个元素是1，那么就在one_hot矩阵中的第一行将索引为1的位置，填入1（因为scatter_中第三个参数是1），以此类推。