ResourceScatterNdSub

Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам переменной.

«ref» — это «Тензор» с рангом «P», а «indexes» — это «Тензор» ранга «Q».

`indexes` должен быть целочисленным тензором, содержащим индексы в `ref`. Это должна быть форма `[d_0, ..., d_{Q-2}, K]`, где `0 < K <= P`.

Самое внутреннее измерение индексов (длиной K) соответствует индексам элементов (если K = P) или срезов (если K < P) вдоль K-го измерения ref.

«updates» — это «Тензор» ранга «Q-1+PK» с формой:

[d_0, ..., d_{Q-2, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]]
 }

. Например, предположим, что мы хотим вычесть 4 разбросанных элемента из тензора ранга 1 с 8 элементами. В Python это вычитание будет выглядеть так:

ref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], use_resource=True)
 indices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]])
 updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
 sub = tf.scatter_nd_sub(ref, indices, updates)
 with tf.Session() as sess:
   print sess.run(sub)
 

Результирующее обновление ref будет выглядеть так:

[1, -9, 3, -6, -4, 6, 7, -4]

См. tf.scatter_nd для получения более подробной информации о том, как обновлять срезы.