mindspore.ops.index_fill
- mindspore.ops.index_fill(x, axis, index, value)[源代码]
按 index 中给定的顺序选择索引,将输入 value 值填充到输入Tensor x 的所有 axis 维元素。
- 参数:
x (Tensor) - 输入Tensor,支持的数据类型是数值型和bool型。
axis (Union[int, Tensor]) - 填充输入Tensor的维度,要求是一个int或者数据类型为int32或int64的零维Tensor。
index (Tensor) - 填充输入Tensor的索引,数据类型为int32。
value (Union[bool, int, float, Tensor]) - 填充输入Tensor的值。如果 value 是Tensor,那么 value 要求是数据类型与 x 相同的零维Tensor。否则,该值会自动转化为一个数据类型与 x 相同的零维Tensor。
- 返回:
填充后的Tensor。shape和数据类型与输入 x 相同。
- 异常:
TypeError - x 的类型不是Tensor。
TypeError - axis 的类型不是int或者Tensor。
TypeError - 当 axis 是Tensor时, axis 的数据类型不是int32或者int64。
TypeError - index 的类型不是Tensor。
TypeError - index 的数据类型不是int32。
TypeError - value 的类型不是bool、int、float或者Tensor。
TypeError - 当 value 是Tensor时, value 的数据类型和 x 的数据类型不相同。
ValueError - 当 axis 是Tensor时, axis 的维度不等于0。
ValueError - index 的维度大于1。
ValueError - 当 value 是Tensor时, value 的维度不等于0。
RuntimeError - axis 值超出范围[-x.ndim, x.ndim - 1]。
RuntimeError - index 存在值超出范围[-x.shape[axis], x.shape[axis]-1]。
- 支持平台:
Ascend
GPU
CPU
样例:
>>> import mindspore >>> import numpy as np >>> from mindspore import ops >>> from mindspore import Tensor >>> x = Tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]).astype(np.float32)) >>> index = Tensor([0, 2], mindspore.int32) >>> value = Tensor(-2.0, mindspore.float32) >>> y = ops.index_fill(x, 1, index, value) >>> print(y) [[-2. 2. -2.] [-2. 5. -2.] [-2. 8. -2.]]