ScatterNd

パブリック最終クラスScatterNd

「インデックス」に従って、「更新」を形状「shape」のテンソルに分散します。

指定された「インデックス」の個々の値に従って、スパースな「更新」を分散します。この演算は、指定した `shape` を持つ出力テンソルを返します。この演算は、指定されたテンソルから値またはスライスを抽出するtf.gather_nd演算子の逆です。

この操作はtf.tensor_scatter_nd_addと似ていますが、テンソルがゼロで初期化される点が異なります。 tf.scatter_nd(indices, updates, shape)を呼び出すことは、`tf.tensor_scatter_nd_add(tf.zeros(shape, updated.dtype), indices, updated)` を呼び出すことと同じです。

「インデックス」に重複が含まれている場合、関連する「更新」が出力テンソルに累積 (合計) されます。

警告: 浮動小数点データ型の場合、出力は非決定的になる可能性があります。これは、更新が適用される順序が非決定的であり、浮動小数点数が異なる順序で加算されると、結果として生じる数値近似誤差がわずかに異なる可能性があるためです。ただし、 tf.config.experimental.enable_op_determinismによって op 決定性が有効になっている場合、出力は決定的になります。

`indices` は、出力テンソルへのインデックスを含む整数テンソルです。 `index` の最後の次元は、最大でも `shape` のランクになります。

インデックス.形状[-1] <= 形状.ランク

`indices` の最後の次元は、次元 `indices` に沿った要素のインデックス (`indices.shape[-1] = Shape.rank` の場合) またはスライス (`indices.shape[-1] <shape.rank` の場合) に対応します。 .shape[-1]` の `shape`。

`updates` は次の形状を持つテンソルです。

インデックス.シェイプ[:-1] + シェイプ[インデックス.シェイプ[-1]:]

散布演算の最も単純な形式は、インデックスによってテンソルに個々の要素を挿入することです。 8 つの要素を持つランク 1 テンソルに 4 つの散乱要素を挿入する例を考えてみましょう。

Python では、この分散操作は次のようになります。 

indices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]])
     updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
     shape = tf.constant([8])
     scatter = tf.scatter_nd(indices, updates, shape)
     print(scatter)
結果のテンソルは次のようになります。

[0、11、0、10、9、0、0、12]

より高いランクのテンソルのスライス全体を一度に挿入することもできます。たとえば、新しい値の 2 つの行列を含むランク 3 テンソルの最初の次元に 2 つのスライスを挿入できます。

Python では、この分散操作は次のようになります。 

indices = tf.constant([[1], [3]])
     updates = tf.constant([[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6],
                             [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]],
                            [[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6],
                             [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]]])
     shape = tf.constant([4, 4, 4])
     scatter = tf.scatter_nd(indices, updates, shape)
     print(scatter)
結果のテンソルは次のようになります。

[[[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]], [[5, 5, 5] 、5]、[6、6、6、6]、[7、7、7、7]、[8、8、8、8]]、[[0、0、0、0]、[0、0] 、0、0]、[0、0、0、0]、[0、0、0、0]]、[[5、5、5、5]、[6、6、6、6]、[7 、7、7、7]、[8、8、8、8]]]

CPU では、範囲外のインデックスが見つかった場合、エラーが返されることに注意してください。 GPU では、範囲外のインデックスが見つかった場合、そのインデックスは無視されます。

パブリックメソッド

出力<U>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <U, T extends Number> ScatterNd <U>
create (スコープスコープ、オペランド<T> インデックス、オペランド<U> 更新、オペランド<T> シェイプ)
新しい ScatterNd オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
出力<U>
出力()
指定された形状とインデックスに従って更新が適用された新しいテンソル。

継承されたメソッド

パブリックメソッド

public Output <U> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static Sc​​atterNd <U> create (スコープスコープ、オペランド<T>インデックス、オペランド<U>更新、オペランド<T>シェイプ)

新しい ScatterNd オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメータ
範囲現在のスコープ
インデックスインデックスのテンソル。
アップデート出力テンソルに散布する値。
形1-D。出力テンソルの形状。
返品
  • ScatterNd の新しいインスタンス

public出力<U>出力()

指定された形状とインデックスに従って更新が適用された新しいテンソル。