tf.raw_ops.TensorScatterUpdate

Разброс updates в существующий тензор в соответствии с indices.

tf.raw_ops.TensorScatterUpdate(
    tensor, indices, updates, name=None
)

Эта операция создаёт новый тензор путём применения разреженного updates к переданному tensor. Эта операция очень похожа на tf.scatter_nd, за исключением того, что обновления разбросаны по существующему тензору (в отличие от нулевого тензора). Если память для существующего тензора не может быть повторно использована, создаётся копия и обновляется.

Если indices содержит дубликаты, мы выбираем последнее обновление для индекса.

Если на процессоре найден индекс за пределами границ, возвращается ошибка.

• Если найден индекс за пределами границ, индекс игнорируется.
• Порядок применения обновлений не определён, поэтому выходные данные будут неопределёнными, если indices содержит дубликаты.

indices — это целочисленный тензор, содержащий индексы в новый тензор формы shape.

• indices должен иметь по крайней мере 2 оси: (num_updates, index_depth).
• Последняя ось indices определяет, насколько глубоко нужно индексировать в tensor, поэтому эта глубина индексации должна быть меньше ранга tensor: indices.shape[-1] <= tensor.ndim

Если indices.shape[-1] = tensor.rank, эта операция индексирует и обновляет скалярные элементы. Если indices.shape[-1] < tensor.rank, она индексирует и обновляет срезы входного tensor.

Каждый update имеет ранг tensor.rank - indices.shape[-1]. Общая форма updates:

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

Примеры использования см. в функции python tf.tensor_scatter_nd_update