mindspore.ops.tensor_scatter_div

mindspore.ops.tensor_scatter_div(input_x, indices, updates)

返回一个新tensor，根据指定索引和更新值对 input_x 进行除法更新。

$$output\left[indices\right]=input\mathrm{\_}x÷update$$

说明

• 如果 indices 中的值超出输入 input_x 索引范围：

  • GPU平台上相应的 updates 不会更新到 input_x 且不会抛出索引错误。

  • CPU平台上直接抛出索引错误。

  • Ascend平台不支持越界检查，若越界可能会造成未知错误。

• 算子无法处理除0异常，用户需保证 updates 中没有0值。

参数：

• input_x (Tensor) - 输入tensor。

• indices (Tensor) - 指定索引。

• updates (Tensor) - 更新值。

返回：

Tensor

支持平台：

GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> input_x = mindspore.tensor(np.array([[-0.1, 0.3, 3.6], [0.4, 0.5, -3.2]]), mindspore.float32)
>>> indices = mindspore.tensor(np.array([[0, 0], [0, 0]]), mindspore.int32)
>>> updates = mindspore.tensor(np.array([1.0, 2.0]), mindspore.float32)
>>> output = mindspore.ops.tensor_scatter_div(input_x, indices, updates)
>>> print(output)
[[-0.05  0.3  3.6  ]
 [ 0.4   0.5  -3.2 ]]