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Python tf.tensor_scatter_nd_add用法及代码示例


根据 indices 将稀疏的 updates 添加到现有张量。

用法

tf.tensor_scatter_nd_add(
    tensor, indices, updates, name=None
)

参数

  • tensor 一个Tensor。要复制/更新的张量。
  • indices 一个Tensor。必须是以下类型之一:int32 , int64。索引张量。
  • updates 一个Tensor。必须与 tensor 具有相同的类型。更新分散到输出中。
  • name 操作的名称(可选)。

返回

  • 一个Tensor。具有与 tensor 相同的类型。

此操作通过将稀疏的 updates 添加到传入的 tensor 来创建一个新的张量。此操作与 tf.compat.v1.scatter_nd_add 非常相似,只是将更新添加到现有张量(而不是变量)上。如果无法重新使用现有张量的内存,则制作并更新副本。

indices 是一个整数张量,其中包含指向形状为 tensor.shape 的新张量的索引。 indices 的最后一个维度最多可以是 tensor.shape 的等级:

indices.shape[-1] <= tensor.shape.rank

indices 的最后一个维度对应于沿 tensor.shape 的维度 indices.shape[-1] 的元素(如果是 indices.shape[-1] = tensor.shape.rank )或切片(如果是 indices.shape[-1] < tensor.shape.rank )的索引。 updates 是一个带形状的张量

indices.shape[:-1] + tensor.shape[indices.shape[-1]:]

tensor_scatter_add 的最简单形式是按索引将单个元素添加到张量。例如,假设我们想在 8 个元素的 rank-1 张量中添加 4 个元素。

在 Python 中,此分散添加操作如下所示:

indices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]])
    updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
    tensor = tf.ones([8], dtype=tf.int32)
    updated = tf.tensor_scatter_nd_add(tensor, indices, updates)
    print(updated)

生成的张量如下所示:

[1, 12, 1, 11, 10, 1, 1, 13]

我们还可以一次插入更高等级张量的整个切片。例如,如果我们想在具有两个新值矩阵的 rank-3 张量的第一维中插入两个切片。

在 Python 中,此分散添加操作如下所示:

indices = tf.constant([[0], [2]])
    updates = tf.constant([[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6],
                            [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]],
                           [[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6],
                            [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]]])
    tensor = tf.ones([4, 4, 4],dtype=tf.int32)
    updated = tf.tensor_scatter_nd_add(tensor, indices, updates)
    print(updated)

生成的张量如下所示:

[[[6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8], [9, 9, 9, 9]],
 [[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]],
 [[6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8], [9, 9, 9, 9]],
 [[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]]

请注意,在 CPU 上,如果发现超出范围的索引,则会返回错误。在 GPU 上,如果发现超出范围的索引,则忽略该索引。

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注:本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.tensor_scatter_nd_add。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。