散乱ND追加

変数内の個々の値またはスライスにスパース加算を適用します。

「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、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 つの散在要素をランク 1 のテンソルに追加して 8 要素にするとします。 Python では、この追加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])
 add = tf.scatter_nd_add(ref, indices, updates)
 with tf.Session() as sess:
   print sess.run(add)
 

ref への結果の更新は次のようになります。

[1、13、3、14、14、6、7、20]

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。