scatter_nd_add¶

paddle. scatter_nd_add ( x, index, updates, name=None ) [源代码] ¶

通过对 Tensor 中的单个值或切片应用稀疏加法，从而得到输出的 Tensor。

x 是维度为 R 的 Tensor。index 是维度为 K 的 Tensor。因此，index 的形状是 $[i_0, i_1, ..., i_{K-2}, Q]$ ，其中 $Q \leq R$ 。updates 是一个维度为 $K - 1 + R - Q$ 的 Tensor，它的形状是 $index.shape[:-1] + x.shape[index.shape[-1]:]$ 。

根据 index 的 $[i_0, i_1, ..., i_{K-2}]$ 得到相应的 updates 切片，将其加到根据 index 的最后一维得到 x 切片上，从而得到最终的输出 Tensor。

示例：

- 案例 1:
    x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
    index = [[1], [2], [3], [1]]
    updates = [9, 10, 11, 12]

  得到：

    output = [0, 22, 12, 14, 4, 5]

- 案例 2:
    x = [[65, 17], [-14, -25]]
    index = [[], []]
    updates = [[[-1, -2], [1, 2]],
               [[3, 4], [-3, -4]]]
    x.shape = (2, 2)
    index.shape = (2, 0)
    updates.shape = (2, 2, 2)

  得到：

    output = [[67, 19], [-16, -27]]

示例一图解说明：

在这个示例中，通过 Paddle 的 scatter_nd_add 函数对张量 x 进行稀疏加法操作。初始张量 x 为 [0, 1, 2, 3, 4, 5]，通过 index 指定需要更新的索引位置，并使用 updates 中的值进行累加。scatter_nd_add 函数会根据 index 的位置逐步累加 updates 中的对应值，最终得到输出张量为 [0, 22, 12, 14, 4, 5]，实现了对张量部分元素的累加更新而保持其他元素不变。

参数¶

x (Tensor) - 输入 Tensor，数据类型可以是 int32，int64，float32，float64。

index (Tensor) - 输入的索引 Tensor，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] <= x.ndim

updates (Tensor) - 输入的更新 Tensor，它必须和 x 有相同的数据类型。形状必须是 index.shape[:-1] + x.shape[index.shape[-1]:] 。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor，数据类型和形状都与 x 相同。

代码示例¶

>>> import paddle

>>> x = paddle.rand(shape=[3, 5, 9, 10], dtype='float32')
>>> updates = paddle.rand(shape=[3, 9, 10], dtype='float32')
>>> index = paddle.to_tensor([[1, 1],
...                           [0, 1],
...                           [1, 3]], dtype='int64')

>>> output = paddle.scatter_nd_add(x, index, updates)
>>> print(output.shape)
[3, 5, 9, 10]