tf.raw_ops.TensorScatterAdd
Добавляет разрозненные updates к существующему тензору в соответствии с indices.
tf.raw_ops.TensorScatterAdd(
tensor, indices, updates, name=None
)
Эта операция создает новый тензор, добавляя разрозненные updates к переданному tensor. Эта операция очень похожа на tf.compat.v1.scatter_nd_add, за исключением того, что обновления добавляются к существующему тензору (в отличие от переменной). Если память для существующего тензора не может быть повторно использована, создается копия и обновляется.
indices — это целочисленный тензор, содержащий индексы в новый тензор формы tensor.shape. Последнее измерение indices может быть не больше ранга tensor.shape:
indices.shape[-1] <= tensor.shape.rank
Последнее измерение indices соответствует индексам элементов (если indices.shape[-1] = tensor.shape.rank) или срезов (если indices.shape[-1] < tensor.shape.rank) вдоль измерения indices.shape[-1] tensor.shape. updates — это тензор с формой
indices.shape[:-1] + tensor.shape[indices.shape[-1]:]
Простейший способ tensor_scatter_nd_add — это добавить отдельные элементы в тензор по индексу. Например, предположим, что мы хотим добавить 4 элемента в тензор ранга 1 с 8 элементами.
В Python эта операция scatter add будет выглядеть так:
indices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]]) updates = tf.constant([9, 10, 11, 12]) tensor = tf.ones([8], dtype=tf.int32) updated = tf.tensor_scatter_nd_add(tensor, indices, updates) updated <tf.Tensor: shape=(8,), dtype=int32, numpy=array([ 1, 12, 1, 11, 10, 1, 1, 13], dtype=int32)>
Мы также можем вставить целые срезы тензора более высокого ранга сразу. Например, если мы хотели бы вставить два среза в первом измерении тензора ранга 3 с двумя матрицами новых значений.
В Python эта операция scatter add будет выглядеть так:
indices = tf.constant([[0], [2]])
updates = tf.constant([[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6],
[7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]],
[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6],
[7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]]])
tensor = tf.ones([4, 4, 4],dtype=tf.int32)
updated = tf.tensor_scatter_nd_add(tensor, indices, updates)
updated
<tf.Tensor: shape=(4, 4, 4), dtype=int32,
numpy=array([[[6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8], [9, 9, 9, 9]],
[[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]],
[[6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8], [9, 9, 9, 9]],
[[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]], dtype=int32)>Примечание: в CPU, если найден индекс за пределами границ, возвращается ошибка. В GPU, если найден индекс за пределами границ, индекс игнорируется.
| Аргументы | |
|---|---|
tensor | A Tensor. Тензор для копирования/обновления. |
indices | A Tensor. Должен быть одного из следующих типов: int32, int64. Тензор индексов. |
updates | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и tensor. Обновления для рассеивания в выходные данные. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
A Tensor. Имеет тот же тип, что и tensor. |
© 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/raw_ops/TensorScatterAdd