ScatterNdUpdate

Aplica "actualizaciones" escasas a valores individuales o segmentos dentro de un determinado

variable según `índices`.

`ref` es un `Tensor` de rango `P` e `indices` es un `Tensor` de rango `Q`.

`indices` debe ser un tensor entero, que contiene índices en `ref`. Debe ser forma \\([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\\) donde `0 < K <= P`.

La dimensión más interna de `índices` (con longitud `K`) corresponde a índices en elementos (si `K = P`) o cortes (si `K < P`) a lo largo de la dimensión `K` de `ref`.

`updates` es `Tensor` de rango `Q-1+PK` con forma:

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

Por ejemplo, digamos que queremos actualizar 4 elementos dispersos a un tensor de rango 1 a 8 elementos. En Python, esa actualización se vería así:

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])
     update = tf.scatter_nd_update(ref, indices, updates)
     with tf.Session() as sess:
       print sess.run(update)
 

[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]

Consulte tf.scatter_nd para obtener más detalles sobre cómo realizar actualizaciones en los sectores.

Consulte también `tf.scatter_update` y `tf.batch_scatter_update`.