tf.compat.v1.scatter_add

Добавляет разреженные обновления к переменной, на которую ссылается resource.

tf.compat.v1.scatter_add(
    ref, indices, updates, use_locking=False, name=None
)

Эта операция вычисляет

# Scalar indices
ref[indices, ...] += updates[...]

# Vector indices (for each i)
ref[indices[i], ...] += updates[i, ...]

# High rank indices (for each i, ..., j)
ref[indices[i, ..., j], ...] += updates[i, ..., j, ...]

После завершения обновления эта операция возвращает ref. Это упрощает объединение в цепочку операций, которым требуется использовать обновлённое значение. Повторяющиеся записи обрабатываются корректно: если несколько indices ссылаются на одно и то же местоположение, их значения складываются.

Требуется updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:].

Аргументы
`ref`	`Variable`.
`indices`	`Tensor`. Допустимые типы: `int32`, `int64`. Тензор индексов в первом измерении `ref`.
`updates`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `ref`. Тензор обновлённых значений, которые нужно сохранить в `ref`.
`use_locking`	Необязательный `bool`. По умолчанию — `False`. Если значение равно True, присваивание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может сопровождаться меньшей конкуренцией за ресурсы.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
То же, что и `ref`. Возвращается для удобства операций, которым требуется использовать обновлённые значения после завершения обновления.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/scatter_add