tf.raw_ops.ScatterNdNonAliasingAdd

Применяет разреженное сложение к input, используя отдельные значения или срезы

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

из updates согласно индексам indices. Обновления не создают псевдонимов: input изменяется на месте только в том случае, если другие операции не будут его использовать. В противном случае создается копия input. Эта операция имеет градиент как по input, так и по updates.

input — это Tensor ранга P, а indices — это Tensor ранга Q.

indices должен быть целочисленным тензором, содержащим индексы в input. Его форма должна быть \([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\), где 0 < K <= P.

Внутреннее измерение indices (длиной K) соответствует индексам элементов (если K = P) или срезов размерности (P-K) (если K < P) вдоль измерения с номером K в input.

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

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

Предположим, например, что мы хотим добавить 4 разбросанных элемента к тензору ранга 1, содержащему 8 элементов. На Python это сложение выглядело бы так:

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))

Результат output выглядел бы так:

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

Подробнее о том, как обновлять срезы, см. в разделе tf.scatter_nd.