TensorScatterUpdate

'सूचकांक' के अनुसार मौजूदा टेंसर में 'अपडेट' बिखेरें।

यह ऑपरेशन पास किए गए 'टेंसर' में विरल 'अपडेट' लागू करके एक नया टेंसर बनाता है। यह ऑपरेशन tf.scatter_nd के समान है, सिवाय इसके कि अपडेट मौजूदा टेंसर पर बिखरे हुए हैं (शून्य-टेंसर के विपरीत)। यदि मौजूदा टेंसर की मेमोरी का पुन: उपयोग नहीं किया जा सकता है, तो एक कॉपी बनाई और अपडेट की जाती है।

यदि 'सूचकांक' में डुप्लीकेट हैं, तो हम अनुक्रमणिका के लिए अंतिम अद्यतन चुनते हैं।

यदि सीपीयू पर एक आउट ऑफ बाउंड इंडेक्स पाया जाता है, तो एक त्रुटि वापस आ जाती है।

चेतावनी : इस ऑपरेशन के लिए कुछ GPU विशिष्ट शब्दार्थ हैं। - यदि एक आउट ऑफ बाउंड इंडेक्स पाया जाता है, तो इंडेक्स को नजरअंदाज कर दिया जाता है। - जिस क्रम में अपडेट लागू किए जाते हैं वह गैर-निर्धारिती होता है, इसलिए यदि `सूचकांक` में डुप्लीकेट हैं तो आउटपुट गैर-निर्धारणात्मक होगा।

`सूचकांक` एक पूर्णांक टेंसर है जिसमें आकार `आकार` के एक नए टेंसर में सूचकांक होते हैं।

• `सूचकांक` में कम से कम 2 अक्ष होने चाहिए: `(num_updates, index_depth)`।
• `इंडेक्स` की अंतिम धुरी `टेन्सर` में इंडेक्स करने के लिए कितनी गहरी है, इसलिए यह इंडेक्स गहराई `टेन्सर` के रैंक से कम होनी चाहिए: `इंडिसेस। शेप [-1] <= tensor.ndim`

अगर `indices.shape[-1] = tensor.rank` यह ऑप स्केलर तत्वों को अनुक्रमित और अद्यतन करता है। अगर `indices.shape[-1] <tensor.rank` यह इनपुट `टेन्सर` के स्लाइस को अनुक्रमित और अपडेट करता है।

प्रत्येक `अपडेट` की रैंक `tensor.रैंक - index.shape[-1]` होती है। 'अपडेट' का समग्र आकार है:

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

उपयोग के उदाहरणों के लिए पायथन [tf.tensor_scatter_nd_update](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/tensor_scatter_nd_update) फ़ंक्शन देखें।