Python mxnet.ndarray.op.scatter_nd用法及代碼示例

用法:
mxnet.ndarray.op.scatter_nd(data=None, indices=None, shape=_Null, out=None, name=None, **kwargs)

參數：

data：(NDArray) - 數據
indices：(NDArray) - index
shape：(Shape(tuple), required) - 輸出的形狀。
out：(NDArray, optional) - 輸出 NDArray 來保存結果。

out：- 此函數的輸出。

返回類型：

NDArray 或 NDArray 列表

根據索引將數據分散到一個新的張量中。

給定形狀為 data 的 (Y_0, …, Y_{K-1}, X_M, …, X_{N-1}) 和形狀為 (M, Y_0, …, Y_{K-1}) 的索引，輸出將具有形狀 (X_0, X_1, …, X_{N-1}) ，其中 M <= N 。如果 M == N ，數據形狀應該隻是 (Y_0, …, Y_{K-1}) 。

輸出中的元素定義如下：

output[indices[0, y_0, ..., y_{K-1}],
       ...,
       indices[M-1, y_0, ..., y_{K-1}],
       x_M, ..., x_{N-1}] = data[y_0, ..., y_{K-1}, x_M, ..., x_{N-1}]

輸出中的所有其他條目都是 0。

警告：

如果索引有重複，結果將是不確定的，scatter_nd 的梯度將不正確！！

例子：

data = [2, 3, 0]
indices = [[1, 1, 0], [0, 1, 0]]
shape = (2, 2)
scatter_nd(data, indices, shape) = [[0, 0], [2, 3]]

data = [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]
indices = [[0, 1], [1, 1]]
shape = (2, 2, 2, 2)
scatter_nd(data, indices, shape) = [[[[0, 0],
                                      [0, 0]],

                                     [[1, 2],
                                      [3, 4]]],

                                    [[[0, 0],
                                      [0, 0]],

                                     [[5, 6],
                                      [7, 8]]]]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.ndarray.op.scatter_nd。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

返回類型：

警告：