Scatter¶

Scatter - 11¶

版本¶

名称: Scatter (GitHub)
域: main
自版本: 11
函数: False
支持级别: SupportType.COMMON
形状推断: True

此版本的操作符已 **自版本 11 起弃用**。

摘要¶

此操作符已弃用。请使用 ScatterElements，它提供相同的功能。

Scatter 接受三个输入 data、updates 和 indices，它们具有相同的秩 r >= 1，以及一个可选的属性 axis，它标识 data 的一个轴（默认情况下，最外层的轴，即轴 0）。操作的结果是通过创建输入 data 的副本，然后将它的值更新为由 updates 指定的值，这些值位于由 indices 指定的特定索引位置。它的输出形状与 data 的形状相同。

对于 updates 中的每个条目，data 中的目标索引是通过将 indices 中的对应条目与条目本身的索引结合来获得的：维度 = axis 的索引值是从 indices 中对应条目的值中获得的，而维度 != axis 的索引值是从条目本身的索引中获得的。

例如，在 2-D 张量情况下，对应于 [i][j] 条目的更新如下执行

  output[indices[i][j]][j] = updates[i][j] if axis = 0,
  output[i][indices[i][j]] = updates[i][j] if axis = 1,

此操作符是 GatherElements 的逆操作。它类似于 Torch 的 Scatter 操作。

示例 1

  data = [
      [0.0, 0.0, 0.0],
      [0.0, 0.0, 0.0],
      [0.0, 0.0, 0.0],
  ]
  indices = [
      [1, 0, 2],
      [0, 2, 1],
  ]
  updates = [
      [1.0, 1.1, 1.2],
      [2.0, 2.1, 2.2],
  ]
  output = [
      [2.0, 1.1, 0.0]
      [1.0, 0.0, 2.2]
      [0.0, 2.1, 1.2]
  ]

示例 2

  data = [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]]
  indices = [[1, 3]]
  updates = [[1.1, 2.1]]
  axis = 1
  output = [[1.0, 1.1, 3.0, 2.1, 5.0]]

属性¶

axis - INT (默认值为 '0')

要在其上进行散射的轴。负值表示从后部计算维度。接受的范围是 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。

输入¶

data (异构) - T

秩为 r >= 1 的张量。
indices (异构) - Tind

int32/int64 索引张量，秩为 r >= 1（与输入具有相同的秩）。所有索引值都应在轴上 [-s, s-1] 的范围内，该轴的大小为 s。如果任何索引值超出范围，则会发生错误。
updates (异构) - T

秩为 r >=1 的张量（与索引具有相同的秩和形状）

输出¶

output (异构) - T

秩为 r >= 1 的张量（与输入具有相同的秩）。

类型约束¶

T in ( tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) )

输入和输出类型可以是任何张量类型。
Tind in ( tensor(int32), tensor(int64) )

将索引限制为整数类型

散射 - 9 对 11

Scatter - 9¶

版本¶

名称: Scatter (GitHub)
域: main
自版本: 9
函数: False
支持级别: SupportType.COMMON
形状推断: True

此版本的操作符已 **自版本 9 起可用**。

摘要¶

给定秩 r >= 1 的输入张量 data、updates 和 indices，将 updates 提供的值写入第一个输入 data，沿着 data 的 axis 维度（默认情况下为最外层维度，即 axis=0），对应于 indices。对于 updates 中的每个条目，data 中的目标索引由 indices 中的对应条目（对于维度 = axis）和源中的索引（对于维度 != axis）指定。例如，在二维张量情况下，如果 axis = 0，则 data[indices[i][j]][j] = updates[i][j]，或如果 axis = 1，则 data[i][indices[i][j]] = updates[i][j]，其中 i 和 j 是从 0 开始到 updates 中各自大小 - 1 的循环计数器。示例 1：data = [ [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0], ] indices = [ [1, 0, 2], [0, 2, 1], ] updates = [ [1.0, 1.1, 1.2], [2.0, 2.1, 2.2], ] output = [ [2.0, 1.1, 0.0] [1.0, 0.0, 2.2] [0.0, 2.1, 1.2] ] 示例 2：data = [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]] indices = [[1, 3]] updates = [[1.1, 2.1]] axis = 1 output = [[1.0, 1.1, 3.0, 2.1, 5.0]]

属性¶

axis - INT (默认值为 '0')

要散布的轴。负值表示从后面计算维度。接受范围是 [-r, r-1]

输入¶

data (异构) - T

秩为 r >= 1 的张量。
indices (异构) - Tind

秩 r >= 1 的 int32/int64 索引张量（与输入的秩相同）。
updates (异构) - T

秩为 r >=1 的张量（与索引具有相同的秩和形状）

输出¶

output (异构) - T

秩为 r >= 1 的张量（与输入具有相同的秩）。

类型约束¶

T in ( tensor(bool), tensor(complex128), tensor(complex64), tensor(double), tensor(float), tensor(float16), tensor(int16), tensor(int32), tensor(int64), tensor(int8), tensor(string), tensor(uint16), tensor(uint32), tensor(uint64), tensor(uint8) )

输入和输出类型可以是任何张量类型。
Tind in ( tensor(int32), tensor(int64) )

将索引限制为整数类型