ScatterNdAdd

Aplica adição esparsa a valores individuais ou fatias em uma variável.

`ref` é um` Tensor` com classificação `P` e` índices` é um `Tensor` de classificação` Q`.

`índices` deve ser tensor inteiro, contendo índices em` ref`. Deve ser a forma `[d_0, ..., d_ {Q-2}, K]` onde `0 <K <= P`.

A dimensão mais interna de `índices` (com comprimento` K`) corresponde a índices em elementos (se `K = P`) ou fatias (se` K <P`) ao longo da `K`ésima dimensão de` ref`.

`updates` é` Tensor` de classificação `Q-1 + PK` com forma

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

Por exemplo, dizer que nós queremos adicionar 4 elementos dispersos a um tensor rank-1 a 8 elementos. Em Python, que além ficaria assim:

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

A atualização resultante para ref ficaria assim:

[1, 13, 3, 14, 14, 6, 7, 20]

Veja `tf.scatter_nd` para mais detalhes sobre como fazer atualizações em fatias.