tf.scatter_nd
Расставляет updates в тензоре формы shape в соответствии с indices.
tf.scatter_nd(
indices: Annotated[Any, TV_ScatterNd_Tindices],
updates: Annotated[Any, TV_ScatterNd_T],
shape: Annotated[Any, TV_ScatterNd_Tindices],
name=None
) -> Annotated[Any, TV_ScatterNd_T]
Используется в блокнотах
| Используется в руководстве |
|---|
Расставляет разреженные updates в соответствии с отдельными значениями по указанным indices. Эта операция возвращает выходной тензор с указанными вами shape. Эта операция обратна оператору tf.gather_nd, который извлекает значения или срезы из заданного тензора.
Эта операция похожа на tf.tensor_scatter_nd_add, за исключением того, что тензор инициализируется нулями. Вызов tf.scatter_nd(indices, updates, shape) эквивалентен вызову tf.tensor_scatter_nd_add(tf.zeros(shape, updates.dtype), indices, updates)
Если indices содержит дубликаты, соответствующие updates суммируются в выходном тензоре.
indices — это целочисленный тензор, содержащий индексы выходного тензора. Последнее измерение indices может быть не больше ранга shape:
indices.shape[-1] <= shape.rank
Последнее измерение indices соответствует индексам элементов (если indices.shape[-1] = shape.rank) или срезов (если indices.shape[-1] < shape.rank) вдоль измерения indices.shape[-1] тензора shape.
updates — это тензор формы:
indices.shape[:-1] + shape[indices.shape[-1]:]
Простейшая форма операции scatter — вставка отдельных элементов в тензор по индексу. Рассмотрим пример, в котором нужно вставить 4 элемента в разреженном виде в тензор ранга 1, содержащий 8 элементов.
В Python эта операция scatter выглядела бы так:
indices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]]) updates = tf.constant([9, 10, 11, 12]) shape = tf.constant([8]) scatter = tf.scatter_nd(indices, updates, shape) print(scatter)
Полученный тензор выглядел бы так:
[0, 11, 0, 10, 9, 0, 0, 12]
Можно также одновременно вставлять целые срезы тензора более высокого ранга. Например, можно вставить два среза в первое измерение тензора ранга 3, используя две матрицы новых значений.
В Python эта операция scatter выглядела бы так:
indices = tf.constant([[1], [3]])
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]]])
shape = tf.constant([4, 4, 4])
scatter = tf.scatter_nd(indices, updates, shape)
print(scatter)
Полученный тензор выглядел бы так:
[[[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]], [[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]], [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]], [[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]]]
Обратите внимание: на CPU при обнаружении индекса за пределами допустимого диапазона возвращается ошибка. На GPU такой индекс игнорируется.
| Аргументы | |
|---|---|
indices | Tensor. Допустимые типы: int16, int32, int64. Тензор индексов. |
updates | Tensor. Значения для размещения в выходном тензоре. |
shape | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и indices. Одномерный тензор. Форма выходного тензора. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
Tensor. Имеет тот же тип, что и updates. |
© 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/scatter_nd