mindspore.ops.TensorScatterUpdate

class mindspore.ops.TensorScatterUpdate[源代码]

根据指定的更新值 update 和输入索引 indices ，通过更新操作更新输出Tensor的值。此操作几乎等同于使用 mindspore.ops.ScatterNdUpdate ，只是更新操作应用到 input_x Tensor而不是0。

indices 的rank大于等于2，最后一个轴表示每个索引向量的深度。对于每个索引向量， update 中必须有相应的值。如果每个索引Tensor的深度与 input_x 的rank匹配，则每个索引向量对应于 input_x 中的Scalar，并且每次更新都会更新一个Scalar。如果每个索引Tensor的深度小于 input_x 的rank，则每个索引向量对应于 input_x 中的切片，并且每次更新都会更新一个切片。

更新的顺序是不确定的，这意味着如果 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。

\[output\left [indices \right ] = update\]
输入：

  • input_x (Tensor) - TensorScatterUpdate的输入，任意维度的Tensor。其数据类型为数值型。 input_x 的维度必须不小于indices.shape[-1]。其shape为 \((N, *)\) ，其中 \(*\) 为任意数量的额外维度。

  • indices (Tensor) - input_x 执行scatter操作的目标索引，数据类型为int32或int64，rank必须大于等于2。

  • update (Tensor) - 指定与 input_x 做更新操作的Tensor，其数据类型与 input_x 相同。并且 \(update.shape = indices.shape[:-1]+input\_x.shape[indices.shape[-1]:]\) 。

输出：

Tensor，shape和数据类型与输入 input_x 相同。

异常：

  • TypeError - indices 的数据类型不满足int32或int64。

  • ValueError - input_x 的rank小于 indices.shape的最后一维。

  • ValueError - input_x 的值与输入 indices 不匹配。

  • RuntimeError - indices 中的值超出了 input_x 的索引范围。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, 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], [1, 1]]), mindspore.int32)
>>> update = Tensor(np.array([1.0, 2.2]), mindspore.float32)
>>> op = ops.TensorScatterUpdate()
>>> output = op(input_x, indices, update)
>>> print(output)
[[ 1.   0.3  3.6]
 [ 0.4  2.2 -3.2]]