tf.raw_ops.ScatterNdNonAliasingAdd

Применяет разреженное сложение к input с использованием отдельных значений или фрагментов

tf.raw_ops.ScatterNdNonAliasingAdd(
    input, indices, updates, name=None
)

из updates по индексам indices. Обновления не пересекаются: input изменяется только на месте, если ни одна другая операция не будет ее использовать. В противном случае создается копия input. Эта операция имеет градиент относительно как input, так и updates.

input — это Tensor ранга P, а indices — это Tensor ранга Q.

indices должен быть целочисленным тензором, содержащим индексы в input. Он должен иметь форму \([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\), где 0 < K <= P.

Самая внутренняя размерность indices (длиной K) соответствует индексам элементов (если K = P) или (P-K)-мерных срезов (если K < P) вдоль K-й размерности input.

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

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

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

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

Полученное значение output будет выглядеть так:

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

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