Tensorflow.js tf.scatterND()函数

介绍

Tensorflow.js是一个基于JavaScript的机器学习库，可以在浏览器中直接进行机器学习和深度学习的开发。tf.scatterND()是Tensorflow.js中的一个函数，用于根据给定的indices和updates，创建并返回一个新的tensor。

用法

tf.scatterND(indices, updates, shape)

该函数接受三个参数：

• indices是一个二维数组，表示更新的位置。
• updates是一个一维tensor，表示要更新的值。
• shape是一个一维数组，表示输出tensor的形状。

示例

下面是一个使用tf.scatterND()函数的示例代码：

const tf = require('@tensorflow/tfjs');

// 创建一个空的3x3张量
const tensor = tf.tensor([[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]);

// 定义要更新的位置和值
const indices = tf.tensor([[0, 0], [1, 2], [2, 1]]);
const updates = tf.tensor([1, 2, 3]);

// 调用scatterND函数进行更新
const updatedTensor = tf.scatterND(indices, updates, [3, 3]);

// 打印更新后的张量
updatedTensor.print();

输出结果：

Tensor
    [[1, 0, 0],
     [0, 0, 2],
     [0, 3, 0]]

在上述示例中，我们首先创建了一个3x3的空张量。然后，通过定义indices和updates，我们指定了要更新的位置和值。最后，我们调用tf.scatterND()函数进行更新，并打印更新后的张量。

注意事项

• indices的形状必须是 [N, R]，其中N是updates的数量，R是indices中每个更新的坐标的数量。
• 函数会遵循广播规则，因此shape参数可以是比indices和updates张量的形状更高维度的数组，以便在进行更新前进行广播。
• indices中的坐标必须在shape指定的维度范围内。
• 重复的indices将导致更新的值相加，而不是覆盖。

更多关于tf.scatterND()函数的详细信息可以查阅Tensorflow.js官方文档。