mindspore.ops.ScatterNdUpdate

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class mindspore.ops.ScatterNdUpdate(use_locking=True)[源代码]

使用给定值以及输入索引更新输入数据的值。

input_x 的rank为P,而 indices 的rank为Q, Q >= 2

indices 的shape为 \((i_0, i_1, ..., i_{Q-2}, N)\)N <= P

indices 的最后一个维度(长度为 N )表示沿着 input_xN 个维度进行切片。

updates 表示rank为 Q-1+P-N 的Tensor,shape为 \((i_0, i_1, ..., i_{Q-2}, x\_shape_N, ..., x\_shape_{P-1})\)

输入的 input_xupdates 遵循隐式类型转换规则,以确保数据类型一致。如果数据类型不同,则低优先级数据类型将转换为相对最高优先级的数据类型。当需要参数的数据类型转换时,会抛出RuntimeError异常。

参数:
  • use_locking (bool) - 是否启用锁保护。默认值: True

输入:
  • input_x (Parameter) - ScatterNdUpdate的输入,任意维度的Parameter。其shape为 \((N, *)\) ,其中 \(*\) 为任意数量的额外维度。

  • indices (Tensor) - 指定更新操作的索引,数据类型为int32或者int64。

  • updates (Tensor) - 指定与 input_x 更新操作的Tensor,类型与输入相同。shape为 indices.shape[:-1] + x.shape[indices.shape[-1]:]

输出:

Tensor,shape和数据类型与输入 input_x 相同。

异常:
  • TypeError - use_locking 不是bool。

  • TypeError - indices 不是int32或者int64。

  • RuntimeError - 当 input_xupdates 类型不一致,需要进行类型转换时,如果 updates 不支持转成参数 input_x 需要的数据类型,就会报错。

支持平台:

Ascend GPU CPU

样例:

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> np_x = np.array([[-0.1, 0.3, 3.6], [0.4, 0.5, -3.2]])
>>> input_x = mindspore.Parameter(Tensor(np_x, mindspore.float32), name="x")
>>> indices = Tensor(np.array([[0, 0], [1, 1]]), mindspore.int32)
>>> updates = Tensor(np.array([1.0, 2.2]), mindspore.float32)
>>> op = ops.ScatterNdUpdate()
>>> output = op(input_x, indices, updates)
>>> print(output)
[[1.   0.3   3.6]
 [0.4  2.2  -3.2]]