使用tf.tensor_scatter_nd_update对张量进行赋值

已于 2023-04-02 16:09:34 修改
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文章标签： tensorflow 深度学习 python
于 2023-04-02 16:09:06 首次发布
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tf.tensor_scatter_nd_update函数用于根据指定的索引对张量进行赋值。它接受三个主要参数：ref（原始张量），indices（索引位置）和updates（新值）。例子展示了如何对一维和二维张量进行单点及切片赋值，强调了更新值与原张量维度的一致性要求。

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使用tf.tensor_scatter_nd_update对张量进行赋值

tf.tensor_scatter_nd_update()是根据指定索引值（或切片）对张量进行新赋值。函数原型是

scatter_nd_update(
    ref,
    indices,
    updates,
    use_locking=True,
    name=None
)

主要参数为三个：ref是被赋值的张量，indices是具体的索引位置，是整数类型的张量，updates是要赋值的张量，注意与ref为同样类型。该函数就是将ref[indices]的值替换为updates。
举例：
对于一维张量的坐标赋值

tensor = tf.constant([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],dtype=tf.int32)

ipdb> indices = tf.constant([[3], [1], [4], [7]])

ipdb> updates = tf.constant([5, 6
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