tensorflow scatter_nd函数

2023-12-18 12:59
文章标签 函数 tensorflow scatter nd

本文主要是介绍tensorflow scatter_nd函数,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

函数原型
tf.scatter_nd(indices, updates, shape, name=None
)
函数说明

将张量updates的形状扩展到新的形状shape,张量在新形状shape中的坐标为indices,其他的元素值为0。

参数indices表示张量的索引,参数updates表示分散到输出张量的值,参数shape表示输出张量的形状。

函数使用

1、一维张量
在这里插入图片描述

>>> indices = tf.constant([[1], [3], [5], [7]])
>>> updates = tf.constant([2, 3, 4, 5])
>>> shape = tf.constant([8])
>>> tf.scatter_nd(indices, updates, shape)
<tf.Tensor: shape=(8,), dtype=int32, numpy=array([0, 2, 0, 3, 0, 4, 0, 5])>

2、二维张量

>>> indices = tf.constant([[1], [2]])
>>> updates = tf.constant([[1, 2], [3, 4]])
>>> updates
<tf.Tensor: shape=(2, 2), dtype=int32, numpy=
array([[1, 2],[3, 4]])>
>>> shape = tf.constant([4, 2])
>>> tf.scatter_nd(indices, updates, shape)
<tf.Tensor: shape=(4, 2), dtype=int32, numpy=
array([[0, 0],[1, 2],[3, 4],[0, 0]])>

3、三维张量
在这里插入图片描述

>>> 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]]])
>>> updates
<tf.Tensor: shape=(2, 4, 4), dtype=int32, numpy=
array([[[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])
>>> tf.scatter_nd(indices, updates, shape)
<tf.Tensor: shape=(4, 4, 4), dtype=int32, numpy=
array([[[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]]])>

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