mindspore.ops.tensor_scatter_div

mindspore.ops.tensor_scatter_div(input_x, indices, updates)[源代码]

根据索引，通过相除运算得到输出Tensor的值。更新后的结果是通过算子output返回，而不是直接原地更新input。

indices 的最后一个轴是每个索引向量的深度。对于每个索引向量， updates 中必须有相应的值。 updates 的shape应该等于 input_x[indices] 的shape。有关更多详细信息，请参见使用用例。

Note

  • 如果 indices 的某些值超出范围，则相应的 updates 不会更新为 input_x ，而不是抛出索引错误。

  • 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。 input_x 的维度必须不小于 indices.shape[-1] 。

  • indices (Tensor) - 输入Tensor的索引，数据类型为int32或int64的。其rank至少为2。

  • updates (Tensor) - 指定与 input_x 相加操作的Tensor，其数据类型与输入相同。 updates.shape 应等于 indices.shape[:-1] + input_x.shape[indices.shape[-1]:] 。

返回：

Tensor，shape和数据类型与输入 input_x 相同。

异常：

  • TypeError - indices 的数据类型既不是int32，也不是int64。

  • ValueError - input_x 的shape长度小于 indices 的shape的最后一个维度。

支持平台：

GPU CPU

样例：

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