DağılımNd

'Güncellemeleri' 'indekslere' göre yeni bir tensöre dağıtın.

İndekslere göre verilen "şeklin" tensörü (başlangıçta sayısal için sıfır, dize için boş) içindeki bireysel değerlere veya dilimlere seyrek "güncellemeler" uygulayarak yeni bir tensör oluşturur. Bu operatör, belirli bir tensörden değerleri veya dilimleri çıkaran "tf.gather_nd" operatörünün tersidir.

Bu işlem, tensörün sıfır-başlatılmış olması dışında tensor_scatter_add işlemine benzer. "tf.scatter_nd(indices,values, Shape)" çağrılması "tensor_scatter_add(tf.zeros(shape,values.dtype), indices, value)" ile aynıdır.

'Endeksler' kopyalar içeriyorsa, bunların güncellemeleri toplanır (toplanır).

UYARI : Güncellemelerin uygulanma sırası belirleyici değildir, bu nedenle 'endeksler' kopyalar içeriyorsa çıktı belirleyici olmayacaktır; bazı sayısal yaklaşım sorunlarından dolayı, farklı sırayla toplanan sayılar farklı sonuçlar verebilir.

'indeksler', yeni bir şekil 'şekli' tensörüne endeksler içeren bir tamsayı tensörüdür. 'Endekslerin' son boyutu en fazla 'şekil'in sıralaması olabilir:

indeksler.şekil[-1] <= şekil.sıralama

"indekslerin" son boyutu, "indeksler" boyutu boyunca öğeler halindeki endekslere (eğer "indeks.şekil[-1] = şekil.rank") veya dilimlere (eğer "indeksler.şekil[-1] < şekil.rank") karşılık gelir "şekil"in .şekli[-1]'. 'güncellemeler' şekilli bir tensördür

indeksler.şekil[:-1] + şekil[indisler.şekil[-1]:]

Saçılımın en basit biçimi, tek tek elemanları bir tensöre indekse göre eklemektir. Örneğin, 8 elemanlı bir derece 1 tensöre 4 dağınık eleman eklemek istediğimizi varsayalım.

Python'da bu dağılım işlemi şu şekilde görünecektir:

indices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]])
     updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
     shape = tf.constant([8])
     scatter = tf.scatter_nd(indices, updates, shape)
     print(scatter)
 

Ortaya çıkan tensör şu şekilde görünecektir:

[0, 11, 0, 10, 9, 0, 0, 12]

Ayrıca daha yüksek dereceli bir tensörün tüm dilimlerini bir kerede ekleyebiliriz. Örneğin, bir rütbe-3 tensörün ilk boyutuna iki yeni değer matrisine sahip iki dilim eklemek istersek.

Python'da bu dağılım işlemi şu şekilde görünecektir:

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]]])
     shape = tf.constant([4, 4, 4])
     scatter = tf.scatter_nd(indices, updates, shape)
     print(scatter)
 

Ortaya çıkan tensör şu şekilde görünecektir:

[[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]], [[0, 0, 0 , 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]], [[5, 5, 5, 5], [6, 6 , 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]], [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0 , 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]]

CPU'da sınır dışı bir dizin bulunursa bir hata döndürüleceğini unutmayın. GPU'da sınır dışı bir dizin bulunursa dizin dikkate alınmaz.