mindspore.ops.ScatterAddWithAxis

class mindspore.ops.ScatterAddWithAxis(axis=0)[源代码]

该操作的输出是通过创建输入 input_x 的副本，然后将 updates 指定的值添加到 indices 指定的位置来更新副本中的值。

说明

三个输入 input_x, updates 和 indices 的秩相同且都大于等于1。

参数：

axis (int，可选) - 指定在哪个轴上进行散点加法。默认值：0。

输入：

input_x (Parameter) - 相加操作目标Tensor。
indices (Tensor) - 指定相加操作的索引，数据类型为int32或者int64。
updates (Tensor) - 指定与 input_x 相加操作的Tensor，数据类型与 input_x 相同，shape与 indices 相同。

输出：

Tensor，更新后的 input_x ，shape和数据类型与 input_x 相同。

异常：

TypeError - indices 不是int32或者int64。
ValueError - indices 和 updates 的shape不一致。

支持平台：

CPU

样例：

>>> op = ops.ScatterAddWithAxis(0)
>>> input_x = Tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]), mindspore.float32)
>>> indices = Tensor(np.array([[1, 0, 2], [0, 2, 1]]), mindspore.int32)
>>> updates = Tensor(np.array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]]), mindspore.float32)
>>> output = op(input_x, indices, updates)
>>> print(output)
[[ 2.  3.  3.]
 [ 5.  5.  7.]
 [ 7.  9.  10.]]
>>> op = ops.ScatterAddWithAxis(1)
>>> input_x = Tensor(np.array([[1, 2, 3, 4, 5]]), mindspore.int32)
>>> indices = Tensor(np.array([[2, 4]]), mindspore.int32)
>>> updates = Tensor(np.array([[8, 8]]), mindspore.int32)
>>> output = op(input_x, indices, updates)
>>> print(output)
[[ 1  2  11  4  13]]