ScatterNdNonAliasingAdd

Применяет разреженное дополнение ко входным данным, используя отдельные значения или фрагменты.

из `обновлений` по индексам `indexes`. Обновления не используют псевдонимы: `input` изменяется на месте только в том случае, если никакие другие операции не будут его использовать. В противном случае создается копия `input`. Эта операция имеет градиент как по отношению к «вводу», так и к «обновлениям».

«Вход» — это «Тензор» ранга «P», а «индексы» — это «Тензор» ранга «Q».

`indexes` должен быть целочисленным тензором, содержащим индексы во `input`. Это должна быть форма \\([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\\) где `0 < K <= P`.

Самая внутренняя размерность индексов (длиной K) соответствует индексам на элементы (если K = P) или (PK)-мерные срезы (если K < P) вдоль K-го измерение «входа».

«обновления» — это «Тензор» ранга «Q-1+PK» формы:

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

Например, предположим, что мы хотим добавить 4 разбросанных элемента к тензору ранга 1 к 8 элементам. В Python это дополнение будет выглядеть так:

input = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) индексы = tf.constant([[4], [3], [1], [7]]) обновления = tf.constant([9, 10, 11, 12]) выход = tf.scatter_nd_non_aliasing_add(вход, индексы, обновления) с tf.Session() в качестве sess: print(sess.run(output))

Результирующее значение `output` будет выглядеть следующим образом:

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

См. tf.scatter_nd для получения более подробной информации о том, как обновлять срезы.