ScatterNdNonAliasingAdd

個々の値またはスライスを使用して、 `input`にスパース加算を適用します

インデックス `インデックス`に従って `updates`から。更新はエイリアシングではありません。`input`は、他の操作で使用されない場合にのみインプレースで変更されます。それ以外の場合は、 `input`のコピーが作成されます。この操作には、 `input`と` updates`の両方に関して勾配があります。

`input`はランク` P`の `Tensor`であり、` indexes`はランク `Q`の` Tensor`です。

`indexes`は、` input`へのインデックスを含む整数テンソルでなければなりません。形状\\([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\\) である必要があります。ここで、 `0 <K <= P`です。

`インデックス`の最も内側の次元（長さ `K`）は、要素（` K = P`の場合）または `（PK）`次元のスライス（ `K <P`の場合）へのインデックスに対応します。 `input`の次元。

`updates`は、形状がランク` Q-1 + PK`の `Tensor`です。

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

たとえば、4つの散在する要素をランク1のテンソルに8つの要素に追加するとします。 Pythonでは、その追加は次のようになります。

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

結果の値 `output`は次のようになります。

[1、13、3、14、14、6、7、20]

スライスを更新する方法の詳細については、 tf.scatter_ndを参照してください。