scatter_nd

paddle. scatter_nd ( index, updates, shape, name=None ) [源代码]

该OP根据 index ,将 updates 添加到一个新的张量中,从而得到输出的Tensor。这个操作与 scatter_nd_add 类似,除了形状为 shape 的张量是通过零初始化的。相应地, scatter_nd(index, updates, shape) 等价于 scatter_nd_add(fluid.layers.zeros(shape, updates.dtype), index, updates) 。如果 index 有重复元素,则将累积相应的更新,因此,由于数值近似问题,索引中重复元素的顺序不同可能会导致不同的输出结果。具体的计算方法可以参见 scatter_nd_add 。该OP是 gather_nd 的反函数。

参数:
  • index (Tensor) - 输入的索引张量,数据类型为非负int32或非负int64。它的维度 index.ndim 必须大于1,并且 index.shape[-1] <= len(shape)

  • updates (Tensor) - 输入的更新张量。形状必须是 index.shape[:-1] + shape[index.shape[-1]:] 。数据类型可以是float32,float64。

  • shape (tuple|list) - 要求输出张量的形状。类型是tuple或者list。

  • name (string) - 该层的名字,默认值为None,表示会自动命名。

返回:数据类型与 updates 相同,形状是 shape 的Tensor。

返回类型:Tensor

代码示例

import paddle
import numpy as np
index_data = np.array([[1, 1],
                        [0, 1],
                        [1, 3]]).astype(np.int64)
index = paddle.to_tensor(index_data)
updates = paddle.rand(shape=[3, 9, 10], dtype='float32')
shape = [3, 5, 9, 10]
output = paddle.scatter_nd(index, updates, shape)