mindspore.ops.tensor_scatter_elements

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mindspore.ops.tensor_scatter_elements(input_x, indices, updates, axis=0, reduction='none')[源代码]

返回一个新tensor，根据指定索引和更新值对 input_x 中的元素进行指定操作（替换或相加）。

不支持隐式类型转换。

举例：一个三维输入tensor的返回为

output[indices[i][j][k]][j][k] = updates[i][j][k]  # if axis == 0, reduction == "none"

output[i][indices[i][j][k]][k] += updates[i][j][k]  # if axis == 1, reduction == "add"

output[i][j][indices[i][j][k]] = updates[i][j][k]  # if axis == 2, reduction == "none"

警告

  • 如果 indices 中有多个索引向量对应于同一位置，则输出中该位置值是不确定的。

  • 在Ascend平台上，目前仅支持 reduction 设置为 "none" 的实现。

  • 在Ascend平台上，input_x 仅支持float16和float32两种数据类型。

  • 这是一个实验性API，后续可能修改或删除。

说明

如果 indices 的值超出 input_x 索引上下界，则相应的 updates 不会更新到 input_x ，也不会抛出索引错误。 仅当indices的shape和updates的shape相同时支持求反向梯度。

参数：

  • input_x (Tensor) - 输入tensor，秩大于等于1。

  • indices (Tensor) - 指定索引。

  • updates (Tensor) - 更新值。

  • axis (int) - 指定索引所在的轴。默认 0 。

  • reduction (str) - 指定操作。支持 none ， add 。默认 none 。

    • 如果为 none ，将把 updates 中的元素赋值给 input_x。

    • 如果为 add ，将把 updates 中的元素与 input_x 中的元素相加。

返回：

Tensor

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> input_x = mindspore.tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])
>>> indices = mindspore.tensor([[2, 4]])
>>> updates = mindspore.tensor([[8, 8]])
>>> output = mindspore.ops.tensor_scatter_elements(input_x, indices, updates, axis=1, reduction="none")
>>> print(output)
[[1 2 8 4 8]]
>>> output = mindspore.ops.tensor_scatter_elements(input_x, indices, updates, axis=1, reduction="add")
>>> print(output)
[[ 1  2 11  4 13]]