tf.scatter_nd 函数

scatter_nd(
    indices,
    updates,
    shape,
    name=None
)

参见指南：张量变换>分割和连接

根据indices将updates散布到新的(初始为零)张量.

根据索引对给定shape的零张量中的单个值或切片应用稀疏updates来创建新的张量.此运算符是tf.gather_nd运算符的反函数,它从给定的张量中提取值或切片.

警告：更新应用的顺序是非确定性的,所以如果indices包含重复项的话,则输出将是不确定的.

indices是一个整数张量,其中含有索引形成一个新的形状shape张量.indices的最后的维度可以是shape的最多的秩：

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

indices的最后一个维度对应于沿着shape的indices.shape[-1]维度的元素的索引(if indices.shape[-1] = shape.rank)或切片(if indices.shape[-1] < shape.rank)的索引.updates是一个具有如下形状的张量：

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

最简单的分散形式是通过索引将单个元素插入到张量中.例如,假设我们想要在8个元素的1级张量中插入4个分散的元素.

在Python中,这个分散操作看起来像这样：

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)
with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(scatter))

由此产生的张量将如下所示：

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

我们也可以一次插入一个更高阶张量的整个片.例如,如果我们想要在具有两个新值的矩阵的第三维张量中插入两个切片.

在Python中,这个分散操作看起来像这样：

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)
with tf.Session() as sess:
  print(sess.run(scatter))

由此产生的张量将如下所示：

[[[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]]]

函数参数

• indices：一个Tensor；必须是以下类型之一：int32,int64；指数张量.
• updates：一个Tensor；分散到输出的更新.
• shape：一个Tensor；必须与indices具有相同的类型；1-d；得到的张量的形状.
• name：操作的名称(可选).

函数返回值

此函数将返回一个Tensor,它与updates有相同的类型；根据indices应用的一个新具有给定的形状和更新的张量.