mindspore.Tensor.index_put
- mindspore.Tensor.index_put(indices, values, accumulate=False)[源代码]
返回一个Tensor。根据 indices 中的下标值,使用 values 中的数值替换Tensor本身中的相应元素的值。
- 参数:
indices (tuple[Tensor], list[Tensor]) - 元素类型是int32或者int64, 用于对Tensor本身中的元素进行索引。 indices 中的Tensor的秩应为1-D,indices 的size应小于或等于Tensor本身的秩,indices中的Tensor应是可广播的。
values (Tensor) - 一个一维的Tensor, 其数据类型与Tensor本身相同。如果其size为1,则它是可广播的。
accumulate (bool) - 如果 accumulate 被设置为True, values 中的元素被累加到Tensor本身的相应元素上; 否则,用 values 中的元素取代Tensor本身的相应元素。默认值: False。
- 返回:
Tensor, 其数据类型和shape与Tensor本身相同。
- 异常:
TypeError - 如果Tensor本身的dtype与 values 的dtype不同。
TypeError - 如果 indices 的dtype不是tuple[Tensor]或者list[Tensor]。
TypeError - 如果 indices 中的Tensor的dtype不是int32或者int64。
TypeError - 如果 indices 中的Tensor的dtype是不一致的。
TypeError - 如果 accumulate 的dtype不是bool。
ValueError - 如果 values 的秩不是1-D。
ValueError - 当Tensor本身的rank与 indices 的size相等时,如果 values 的size不为1 或者不为 indices 中Tensor的最大size。
ValueError - 当Tensor本身的rank大于 indices 的size时,如果 values 的size不为1 或者不为Tensor本身的最后一维的shape。
ValueError - 如果 indices 中的Tensor的秩不是1-D。
ValueError - 如果 indices 中的Tensor不是可广播的。
ValueError - 如果 indices 的size大于Tensor本身的秩。
- 支持平台:
Ascend
CPU
样例:
>>> import numpy as np >>> import mindspore >>> from mindspore import Tensor >>> x = Tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]).astype(np.int32)) >>> values = Tensor(np.array([3]).astype(np.int32)) >>> indices = [Tensor(np.array([0, 1, 1]).astype(np.int32)), Tensor(np.array([1, 2, 1]).astype(np.int32))] >>> accumulate = True >>> output = x.index_put(indices, values, accumulate) >>> print(output) [[1 5 3] [4 8 9]]