mindspore.ops.inplace_index_add

mindspore.ops.inplace_index_add(var, indices, updates, axis)[源代码]

逐元素将一个Tensor updates 添加到原Tensor var 的指定轴和索引处。

参数：

  • var (Parameter) - 被添加的输入Parameter，数据类型为uint8、int8、int16、int32、float16、float32或float64。

  • indices (Tensor) - axis 指定轴上执行添加操作的索引。是一个1D Tensor，shape为 \((updates.shape[axis],)\) ，它的每个值应在范围 \([0, var.shape[axis])\) 之内，数据类型为int32。

  • updates (Tensor) - 要添加的输入Tensor。必须与 var 具有相同的数据类型。 除 axis 维度外， updates 与 var 的shape应一致。

  • axis (int) - 要执行添加操作的轴。应该在范围 \([0, len(var.dim))\) 内。

返回：

Tensor，更新后的结果，其shape和dtype与 var 一致。

异常：

  • TypeError - var 不是Parameter。

  • TypeError - indices 或 updates 不是Tensor。

  • ValueError - axis 超出有效范围。

  • ValueError - var 和 updates 的秩不相等。

  • ValueError - indices shape不是 \((updates.shape[axis],)\) 。

  • ValueError - updates 的shape与 var 在除 axis 维度外存在不同。

支持平台：

Ascend CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops, Parameter
>>> var = Parameter(Tensor(np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]), mindspore.float32))
>>> indices = Tensor(np.array([0, 1]), mindspore.int32)
>>> updates = Tensor(np.array([[0.5, 1.0], [1.0, 1.5]]), mindspore.float32)
>>> var = ops.inplace_index_add(var, indices, updates, axis=0)
>>> print(var)
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