2022-03-05 14:18:41 +08:00
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mindspore.ops.ScatterUpdate
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.. py:class:: mindspore.ops.ScatterUpdate(use_locking=True)
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2022-03-30 11:46:54 +08:00
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使用给定的更新值和输入索引更新输入Tensor的值。
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2022-03-05 14:18:41 +08:00
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2022-09-16 15:43:42 +08:00
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使用给定的值来更新张量值，以及输入指数。
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2022-03-30 11:46:54 +08:00
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若 `indices` 的shape为(i, ..., j)，则
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2022-03-05 14:18:41 +08:00
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.. math::
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\text{input_x}[\text{indices}[i, ..., j], :]= \text{updates}[i, ..., j, :]
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输入的 `input_x` 和 `updates` 遵循隐式类型转换规则，以确保数据类型一致。如果它们具有不同的数据类型，则低精度数据类型将转换为高精度数据类型。当需要转换Parameter的数据类型时，会抛出RuntimeError异常。
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2022-07-22 11:20:32 +08:00
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参数：
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- **use_locking** (bool) - 表示是否使用锁来保护。默认值：True。
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输入：
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- **input_x** (Parameter) - ScatterUpdate的输入，shape： :math:`(N, *)` ，其中 :math:`*` 表示任意数量的附加维度。
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- **indices** (Tensor) - 指定更新操作的索引。数据类型为int32。如果索引中存在重复项，则更新的顺序无法得知。
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- **updates** (Tensor) - 指定与 `input_x` 更新操作的Tensor，其数据类型与 `input_x` 相同，shape为 `indices.shape + input_x.shape[1:]` 。
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输出：
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Tensor，shape和数据类型与输入 `input_x` 相同。
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异常：
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- **TypeError** - `use_locking` 不是bool。
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- **TypeError** - `indices` 不是int32。
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- **ValueError** - `updates` 的shape不等于 `indices.shape + input_x.shape[1:]` 。
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- **RuntimeError** - 当 `input_x` 和 `updates` 类型不一致，需要进行类型转换时，如果 `updates` 不支持转成参数 `input_x` 需要的数据类型，就会报错。
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