tf.batch_scatter_update

Обобщение tf.compat.v1.scatter_update на ось, отличную от 0. (устаревший)

tf.batch_scatter_update(
    ref, indices, updates, use_locking=True, name=None
)

Аналогично batch_gather. Предполагается, что ref, indices и updates имеют серию ведущих измерений, которые одинаковы для всех, и обновления выполняются на последнем измерении индексов. Другими словами, измерения должны быть следующими:

num_prefix_dims = indices.ndims - 1 batch_dim = num_prefix_dims + 1 updates.shape = indices.shape + var.shape[batch_dim:]

где

updates.shape[:num_prefix_dims] == indices.shape[:num_prefix_dims] == var.shape[:num_prefix_dims]

И выполняемая операция может быть выражена как:

var[i_1, ..., i_n, indices[i_1, ..., i_n, j]] = updates[i_1, ..., i_n, j]

Когда indices — это одномерный тензор, эта операция эквивалентна tf.compat.v1.scatter_update.

Чтобы избежать этой операции, есть 2 варианта:

1) Изменение формы переменной путём объединения первых ndims измерений. Однако это невозможно, так как tf.reshape возвращает тензор, на котором мы не можем использовать tf.compat.v1.scatter_update. 2) Проход по первым ndims измерений переменной и использование tf.compat.v1.scatter_update для подтензоров, полученных в результате среза первого измерения. Этот вариант подходит для ndims = 1, но менее эффективен, чем данная реализация.

См. также tf.compat.v1.scatter_update и tf.compat.v1.scatter_nd_update.