tf.raw_ops.ScatterNdAdd

Применяет разрозненное сложение к отдельным значениям или срезам в переменной.

tf.raw_ops.ScatterNdAdd(
    ref, indices, updates, use_locking=False, name=None
)

ref — это Tensor с рангом P, а indices — это Tensor ранга Q.

indices должно быть целочисленным тензором, содержащим индексы в ref. Его форма должна быть [d_0, ..., d_{Q-2}, K], где 0 < K <= P.

Внутреннее измерение indices (длиной K) соответствует индексам элементов (если K = P) или срезов (если K < P) по K-му измерению ref.

updates — это Tensor ранга Q-1+P-K с формой:

[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]]

Например, предположим, что мы хотим добавить 4 разрозненных элемента в тензор ранга-1 к 8 элементам. В Python это сложение будет выглядеть так:

ref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
indices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]])
updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
add = tf.scatter_nd_add(ref, indices, updates)
with tf.Session() as sess:
  print sess.run(add)

Результат обновления ref будет выглядеть так:

[1, 13, 3, 14, 14, 6, 7, 20]

См. tf.scatter_nd для получения дополнительной информации о том, как выполнять обновления срезов.