TensorScatterAdd

मौजूदा टेंसर में 'सूचकांक' के अनुसार विरल 'अपडेट' जोड़ता है।

यह ऑपरेशन पारित `टेंसर` में विरल `अपडेट` को जोड़कर एक नया टेंसर बनाता है। यह ऑपरेशन बहुत हद तक tf.compat.v1.scatter_nd_add के समान है, सिवाय इसके कि अपडेट मौजूदा टेंसर पर जोड़े जाते हैं (जैसा कि एक चर के विपरीत)। यदि मौजूदा टेंसर की मेमोरी का पुन: उपयोग नहीं किया जा सकता है, तो एक कॉपी बनाई और अपडेट की जाती है।

`सूचकांक` एक पूर्णांक टेंसर है जिसमें आकार के एक नए टेंसर में सूचकांक होते हैं `tensor.shape`। `सूचकांक` का अंतिम आयाम `टेन्सर.आकार` की अधिकतम रैंक पर हो सकता है:

indices.shape[-1] <= tensor.shape.rank
 

`सूचकांक` का अंतिम आयाम तत्वों में सूचकांक से मेल खाता है (यदि `indices.shape[-1] = tensor.shape. रैंक`) या स्लाइस (यदि `indices.shape[-1] < tensor.shape.rank`) आयाम `indices.shape[-1]` के साथ `tensor.shape`। `अपडेट` आकार के साथ एक टेंसर है

indices.shape[:-1] + tensor.shape[indices.shape[-1]:]
 

`tensor_scatter_nd_add` का सबसे सरल रूप इंडेक्स द्वारा एक टेंसर में अलग-अलग तत्वों को जोड़ना है। उदाहरण के लिए, मान लें कि हम रैंक -1 टेंसर में 8 तत्वों के साथ 4 तत्व जोड़ना चाहते हैं।

पायथन में, यह स्कैटर ऐड ऑपरेशन इस तरह दिखेगा:

>>> सूचकांक = tf.constant ([[4], [3], [1, [7]]) >>> अद्यतन = tf.constant ([9, 10, 11, 12]) >>> टेंसर = tf.ones ([8], dtype=tf.int32) >>> अपडेट किया गया = tf.tensor_scatter_nd_add (टेंसर, इंडेक्स, अपडेट) >>> अपडेट किया गया

हम एक ही बार में उच्च रैंक टेंसर के पूरे स्लाइस भी डाल सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि हम रैंक -3 टेंसर के पहले आयाम में दो स्लाइस को नए मानों के दो मैट्रिक्स के साथ सम्मिलित करना चाहते हैं।

पायथन में, यह स्कैटर ऐड ऑपरेशन इस तरह दिखेगा:

>>> सूचकांक = tf.constant([[0], [2]]) >>> अद्यतन = tf.constant([[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], ... [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]], ... [[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], .. [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]]]) >>> टेंसर = tf.ones([4, 4, 4],dtype=tf.int32) >>> अपडेट किया गया = tf.tensor_scatter_nd_add (टेंसर, इंडेक्स, अपडेट) >>> अपडेट किया गया

नोट: सीपीयू पर, यदि एक आउट ऑफ बाउंड इंडेक्स पाया जाता है, तो एक त्रुटि वापस आ जाती है। GPU पर, यदि कोई बाध्य अनुक्रमणिका पाई जाती है, तो अनुक्रमणिका को अनदेखा कर दिया जाता है।