ScatterNdUpdate

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

与えられた範囲内の個々の値またはスライスにスパースの「更新」を適用します。

「インデックス」に従って変数。

「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\の形でなければなりません\([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\\) 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、次の形状を持つランク「Q-1+PK」の「Tensor」です。

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

たとえば、4 つの散在要素を 8 要素のランク 1 テンソルに更新したいとします。 Python では、その更新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])
     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]

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

「tf.scatter_update」と「tf.batch_scatter_update」も参照してください。