Question

tf.scatter_add适用于1d（形状1）张量：

> S = tf.Variable(tf.constant([1,2,3,4]))
> sess.run(tf.initialize_all_variables())
> sess.run(tf.scatter_add(S, [0], [10]))

array([11,  2,  3,  4], dtype=int32)

> sess.run(tf.scatter_add(S, [0, 1], [10, 100]))

array([ 21, 102,   3,   4], dtype=int32)

但是我怎么能增加，比如说<0,0]

的元素

M = tf.Variable(tf.constant([[1,2], [3,4]]))

使它[[2,2]，[3,4]] 使用tf.scatter_add？

official documentation有点神秘。我尝试了不同的arg值，比如说

> sess.run(tf.scatter_add(M, [[0, 0]], [1]))
*** ValueError: Shapes (1,) and (1, 2, 2) are not compatible

并没有成功。

顺便说一句，就我而言，M非常大并且动态调整大小。因此，向M添加等于1的元素矩阵的零但不是这种情况。

Answer 1

tf.scatter_add更新张量的片段，不能更新单个系数。例如，它可以一次更新矩阵的整行。

此外，updates tf.scatter_add参数的形状取决于其indices参数的形状。当ref参数是形状为(M, N)的矩阵时，则

如果indices是标量i，则updates应为形状为(N)的向量。
如果indices是形状为[i1, i2, .. ik]的向量(k)，则updates的形状应为(k, N)。

在您的情况下，您只需将[1, 0]添加到M的第一行，如下所示即可获得所需效果：

sess.run(tf.scatter_add(M, 0, [1, 0]))
array([[2, 2],
   [3, 4]], dtype=int32)

如何使用tf.scatter_add增加张量流中的矩阵元素？

1 个答案: