TensorScatterSub

Вычитает редкие «обновления» из существующего тензора в соответствии с «индексами».

Эта операция создает новый тензор путем вычитания редких «обновлений» из переданного «тензора». Эта операция очень похожа на tf.scatter_nd_sub, за исключением того, что обновления вычитаются из существующего тензора (в отличие от переменной). Если память существующего тензора не может быть повторно использована, создается и обновляется копия.

`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 tensor_scatter_sub — вычитание отдельных элементов из тензора по индексу. Например, предположим, что мы хотим вставить 4 разбросанных элемента в тензор ранга 1 с 8 элементами.

В Python эта операция вычитания разброса будет выглядеть так:

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_sub(tensor, indices, updates)
     print(updated)
 

[1, -10, 1, -9, -8, 1, 1, -11]

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 добавления 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]]])
     tensor = tf.ones([4, 4, 4],dtype=tf.int32)
     updated = tf.tensor_scatter_nd_sub(tensor, indices, updates)
     print(updated)
 

[[[-4, -4, -4, -4], [-5, -5, -5, -5], [-6, -6, -6, -6], [-7, -7 , -7, -7]], [[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]] , [[-4, -4, -4, -4], [-5, -5, -5, -5], [-6, -6, -6, -6], [-7, -7 , -7, -7]], [[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]] ]

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