ScatterNdSub

変数内の個々の値またはスライスにスパース減算を適用します。

`インデックス`に従って与えられた変数内。

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

`indexes`は、` ref`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。形状は `[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、` ref`の `K`番目の次元に沿った要素（` K = P`の場合）またはスライス（ `K <P`の場合）へのインデックスに対応します。

`updates`は、形状が

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

のランク` Q-1 + PK`の `Tensor`です。たとえば、8つの要素を持つランク1のテンソルから4つの散乱要素を減算するとします。 Pythonでは、その減算は次のようになります。

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

結果として得られるrefの更新は次のようになります。

[1、-9、3、-6、-4、6、7、-4]

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。