tf.tensor_scatter_nd_add

Добавляет разреженные updates к существующему тензору в соответствии с indices.

tf.tensor_scatter_nd_add(
    tensor: Annotated[Any, TV_TensorScatterAdd_T],
    indices: Annotated[Any, TV_TensorScatterAdd_Tindices],
    updates: Annotated[Any, TV_TensorScatterAdd_T],
    name=None
) -> Annotated[Any, TV_TensorScatterAdd_T]

Используется в блокнотах

Эта операция создает новый тензор, добавляя разреженные 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 нельзя повторно использовать, 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] тензора tensor.shape. updates — это тензор с формой

indices.shape[:-1] + tensor.shape[indices.shape[-1]:]

Простейший способ tensor_scatter_nd_add — 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 следующим образом:

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 вставить два среза в первом измерении тензора ранга 3 с двумя матрицами новых значений.

В Python эта операция scatter add будет выглядеть следующим образом:

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: на CPU, если обнаружен индекс за пределами границ, возвращается ошибка. На GPU, если обнаружен индекс за пределами границ, индекс игнорируется.