tf.compat.v1.scatter_add

Добавляет разреженные обновления к переменной, на которую ссылается resource.

tf.compat.v1.scatter_add(
    ref, indices, updates, use_locking=False, name=None
)

Эта операция вычисляет

# Scalar indices
ref[indices, ...] += updates[...]

# Vector indices (for each i)
ref[indices[i], ...] += updates[i, ...]

# High rank indices (for each i, ..., j)
ref[indices[i, ..., j], ...] += updates[i, ..., j, ...]

Эта операция возвращает ref после завершения обновления. Это упрощает цепочку операций, которые нуждаются в использовании обновлённого значения. Повторяющиеся записи обрабатываются корректно: если несколько indices ссылаются на одно и то же местоположение, их вклады складываются.

Требует updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:].

Аргументы
`ref`	A `Variable`.
`indices`	A `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `int32`, `int64`. A тензор индексов в первом измерении `ref`.
`updates`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `ref`. A тензор обновляемых значений, которые нужно сохранить в `ref`.
`use_locking`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если True, присвоение будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может иметь меньшую конкуренцию.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
То же, что и `ref`. Возвращается для удобства операций, которые хотят использовать обновлённые значения после обновления.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/scatter_add