ScatterNd

Раскидываем "обновления" в новый тензор по "индексам".

Создает новый тензор, применяя разреженные «обновления» к отдельным значениям или срезам внутри тензора (первоначально нулевой для числовых значений, пустых для строк) заданной «формы» в соответствии с индексами. Этот оператор является обратным оператору tf.gather_nd, который извлекает значения или срезы из заданного тензора.

Эта операция аналогична tensor_scatter_add, за исключением того, что тензор инициализируется нулем. Вызов `tf.scatter_nd(indices,values,shape)` идентичен `tensor_scatter_add(tf.zeros(shape,values.dtype),index,values)`

Если индексы содержат дубликаты, то их обновления накапливаются (суммируются).

ВНИМАНИЕ : Порядок применения обновлений недетерминирован, поэтому выходные данные будут недетерминированными, если индексы содержат дубликаты — из-за некоторых проблем числовой аппроксимации числа, суммированные в разном порядке, могут давать разные результаты.

`indexes` — это целочисленный тензор, содержащий индексы в новый тензор формы `shape`. Последнее измерение «индексов» может быть не более чем рангом «формы»:

index.shape[-1] <= shape.rank

Последнее измерение индексов соответствует индексам элементов (если indices.shape[-1] = shape.rank) или срезов (если indices.shape[-1] < shape.rank) вдоль измерения индексов. .shape[-1]` из `shape`. «обновления» — это тензор с формой

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

Самая простая форма разброса — вставка отдельных элементов в тензор по индексу. Например, предположим, что мы хотим вставить 4 разбросанных элемента в тензор ранга 1 с 8 элементами.

В Python эта операция разброса будет выглядеть так:

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)
 

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

Мы также можем вставить целые фрагменты тензора более высокого ранга одновременно. Например, если мы хотим вставить два среза в первое измерение тензора ранга 3 с двумя матрицами новых значений.

В Python эта операция разброса будет выглядеть так:

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)
 

[[[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]]]

Обратите внимание, что на процессоре, если обнаруживается выходной индекс, возвращается ошибка. На графическом процессоре, если обнаружен выходящий за пределы индекс, индекс игнорируется.