tf.compat.v1.scatter_nd_sub

Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам в переменной.

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

ref — это Tensor с рангом P, а indices — это Tensor с рангом Q.

indices должно быть целочисленным тензором, содержащим индексы в ref. Он должен иметь форму [d_0, ..., d_{Q-2}, K], где 0 < K <= P.

Самая внутренняя размерность indices (с длиной K) соответствует индексам элементов (если K = P) или срезов (если K < P) вдоль K-й размерности ref.

updates — это Tensor с рангом Q-1+P-K и формой:

[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]]

Например, предположим, что мы хотим вычесть 4 разбросанных элемента из тензора ранга-1 с 8 элементами. В Python это обновление будет выглядеть следующим образом:

ref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
indices = tf.constant([[4], [3], [1] ,[7]])
updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
op = tf.compat.v1.scatter_nd_sub(ref, indices, updates)
with tf.compat.v1.Session() as sess:
  print sess.run(op)

Результат обновления ref будет выглядеть так:

[1, -9, 3, -6, -6, 6, 7, -4]

См. tf.scatter_nd для получения более подробной информации о том, как выполнять обновления срезов.