tf.keras.ops.scatter_update

Обновление входных данных с помощью обновлений по рассеянным (разреженным) индексам.

tf.keras.ops.scatter_update(
    inputs, indices, updates
)

В целом, эта операция выполняет inputs[indices] = updates. Предположим, что inputs — это тензор формы (D0, D1, ..., Dn), есть 2 основных способа использования scatter_update.

1. indices — это 2-мерный тензор формы (num_updates, n), где num_updates — количество обновлений, а updates — 1-мерный тензор формы (num_updates,). Например, если inputs — это zeros((4, 4, 4)), и мы хотим обновить inputs[1, 2, 3] и inputs[0, 1, 3] как 1, то мы можем использовать:

inputs = np.zeros((4, 4, 4))
indices = [[1, 2, 3], [0, 1, 3]]
updates = np.array([1., 1.])
inputs = keras.ops.scatter_update(inputs, indices, updates)

2 indices — это 2-мерный тензор формы (num_updates, k), где num_updates — это количество обновлений, а k (k < n) — размер каждого индекса в indices. updates — это n - k-мерный тензор формы (num_updates, inputs.shape[k:]). Например, если inputs = np.zeros((4, 4, 4)), и мы хотим обновить inputs[1, 2, :] и inputs[2, 3, :] как [1, 1, 1, 1], то indices будет иметь форму (num_updates, 2) (k = 2), а updates будет иметь форму (num_updates, 4) (inputs.shape[2:] = 4). Смотрите код ниже:

inputs = np.zeros((4, 4, 4))
indices = [[1, 2], [2, 3]]
updates = np.array([[1., 1., 1, 1,], [1., 1., 1, 1,])
inputs = keras.ops.scatter_update(inputs, indices, updates)