分散¶

分散 - 11¶

版本¶

名稱：分散 (GitHub)
網域：main
自版本：11
函式：False
支援層級：SupportType.COMMON
形狀推斷：True

此版本的運算子自版本 11 起已棄用。

摘要¶

此運算子已棄用。請使用 ScatterElements，它提供相同的功能。

分散採用三個輸入 data、updates 和 indices，它們的階數 r >= 1，以及一個選用的屬性 axis，該屬性會識別 data 的軸 (預設為最外層軸，即軸 0)。運算的輸出是藉由建立輸入 data 的複本，然後將其值更新為 updates 指定的值，在 indices 指定的特定索引位置產生。其輸出形狀與 data 的形狀相同。

對於 updates 中的每個條目，data 中的目標索引是藉由將 indices 中對應的條目與條目本身的索引結合取得：維度 = axis 的索引值是從 indices 中對應條目的值取得，而維度 != axis 的索引值則是從條目本身的索引取得。

例如，在 2 維張量的情況下，對應於 [i][j] 條目的更新會如下執行

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

此運算子是 GatherElements 的反運算。它與 Torch 的分散運算類似。

範例 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]
  ]

範例 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]]

屬性¶

軸 - INT (預設為 '0')

要分散的軸。負值表示從後面計算維度。可接受的範圍為 [-r, r-1]，其中 r = rank(data)。

輸入¶

資料 (異質) - T

階數 r >= 1 的張量。
索引 (異質) - Tind

int32/int64 索引的張量，r >= 1 (與輸入相同的階數)。所有索引值都應在沿大小為 s 的軸的範圍 [-s, s-1] 內。如果任何索引值超出範圍，則會發生錯誤。
更新 (異質) - T

階數 r >=1 的張量 (與索引相同的階數和形狀)

輸出¶

輸出 (異質) - T

階數 r >= 1 的張量 (與輸入相同的階數)。

類型限制¶

T 在 ( 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) )

輸入和輸出類型可以是任何張量類型。
Tind 在 ( tensor(int32)、tensor(int64) )

將索引限制為整數類型

分散 - 9 對 11

分散 - 9¶

版本¶

名稱：分散 (GitHub)
網域：main
自版本：9
函式：False
支援層級：SupportType.COMMON
形狀推斷：True

此版本的運算子自版本 9 起已可用。

摘要¶

假設 rank r >= 1 的 data、updates 和 indices 輸入張量，將 updates 提供的值沿著 data 的 axis 維度 (預設為最外層的 axis=0) 寫入第一個輸入 data，在對應的 indices。對於 updates 中的每個條目，data 中的目標索引是藉由 indices 中維度 = axis 的對應條目，以及維度 != axis 的來源索引指定。例如，在 2 維張量的情況下，如果 axis = 0，則 data[indices[i][j]][j] = updates[i][j]，如果 axis = 1，則 data[i][indices[i][j]] = updates[i][j]，其中 i 和 j 是從 0 開始，直到 updates 中各自大小 - 1 的迴圈計數器。範例 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] ] 範例 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]]

屬性¶

軸 - INT (預設為 '0')

要分散的軸。負值表示從後面計算維度。可接受的範圍為 [-r, r-1]

輸入¶

資料 (異質) - T

階數 r >= 1 的張量。
索引 (異質) - Tind

int32/int64 索引的張量，r >= 1 (與輸入相同的階數)。
更新 (異質) - T

階數 r >=1 的張量 (與索引相同的階數和形狀)

輸出¶

輸出 (異質) - T

階數 r >= 1 的張量 (與輸入相同的階數)。

類型限制¶

T 在 ( 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) )

輸入和輸出類型可以是任何張量類型。
Tind 在 ( tensor(int32)、tensor(int64) )

將索引限制為整數類型