ScatterNdSub

スパース減算を変数内の個々の値またはスライスに適用します。

「インデックス」に従って指定された変数内で。

「ref」はランク「P」の「テンソル」であり、「インデックス」はランク「Q」の「テンソル」です。

`indices` 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。それは形状 `[d_0, ..., d_{Q-2}, K]` でなければなりません。ここで `0 < K <= P` です。

`indexes` 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したいとします。 Python では、こ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)
 

結果の ref へ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。