टेंसरस्कैटरएड

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

यह ऑपरेशन पास किए गए `टेंसर` में विरल `अपडेट` जोड़कर एक नया टेंसर बनाता है। यह ऑपरेशन `tf.scatter_nd_add` के समान है, सिवाय इसके कि अपडेट मौजूदा टेंसर पर जोड़े जाते हैं (वैरिएबल के विपरीत)। यदि मौजूदा टेंसर की मेमोरी का पुन: उपयोग नहीं किया जा सकता है, तो एक प्रतिलिपि बनाई और अद्यतन की जाती है।

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

सूचकांक.आकार[-1] <= टेंसर.आकार.रैंक

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

सूचकांक.आकार[:-1] + टेंसर.आकार[सूचकांक.आकार[-1]:]

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

पायथन में, यह स्कैटर ऐड ऑपरेशन इस तरह दिखेगा:

indices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]])
     updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
     tensor = tf.ones([8], dtype=tf.int32)
     updated = tf.tensor_scatter_nd_add(tensor, indices, updates)
     print(updated)
 

[1, 12, 1, 11, 10, 1, 1, 13]

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

पायथन में, यह स्कैटर ऐड ऑपरेशन इस तरह दिखेगा:

indices = tf.constant([[0], [2]])
     updates = 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]]])
     tensor = tf.ones([4, 4, 4],dtype=tf.int32)
     updated = tf.tensor_scatter_nd_add(tensor, indices, updates)
     print(updated)
 

[[[6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8], [9, 9, 9, 9]], [[1, 1, 1 , 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]], [[6, 6, 6, 6], [7, 7 , 7, 7], [8, 8, 8, 8], [9, 9, 9, 9]], [[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1 , 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]]

ध्यान दें कि सीपीयू पर, यदि कोई आउट ऑफ बाउंड इंडेक्स पाया जाता है, तो एक त्रुटि वापस आ जाती है। जीपीयू पर, यदि कोई आउट ऑफ बाउंड इंडेक्स पाया जाता है, तो इंडेक्स को नजरअंदाज कर दिया जाता है।