Python tf.raw_ops.ScatterNdNonAliasingAdd用法及代碼示例

使用單個值或切片對input 應用稀疏加法

用法

tf.raw_ops.ScatterNdNonAliasingAdd(
    input, indices, updates, name=None
)

從 updates 根據索引 indices 。更新是非混疊的：input 僅在沒有其他操作將使用它的情況下就地修改。否則，將製作input 的副本。此操作相對於 input 和 updates 都有梯度。

input 是排名為 P 的 Tensor ，而 indices 是排名為 Q 的 Tensor 。

indices 必須是整數張量，包含 input 的索引。它必須是形狀 \([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\) 其中 0 < K <= P 。

indices 的最裏麵的維度(長度為 K )對應於沿 K 的 input 的第 K 維度的元素索引(如果是 K = P )或 (P-K) 維切片(如果是 K < P )。

updates 是等級為 Q-1+P-K 的 Tensor，形狀：

例如，假設我們要將 4 個分散的元素添加到 rank-1 張量到 8 個元素。在 Python 中，該添加看起來像這樣：

input = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
indices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]])
updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
output = tf.scatter_nd_non_aliasing_add(input, indices, updates)
with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(output))

結果值 output 如下所示：

[1, 13, 3, 14, 14, 6, 7, 20]

有關如何更新切片的更多詳細信息，請參閱 tf.scatter_nd 。