mindspore/docs/api/api_python/ops/mindspore.ops.ScatterAdd.rst

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mindspore.ops.ScatterAdd
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.. py:class:: mindspore.ops.ScatterAdd(use_locking=False)
根据指定更新值和输入索引通过加法运算更新输入数据的值。
对于 `indices.shape` 的每个 `i, ..., j`
.. math::
\text{input_x}[\text{indices}[i, ..., j], :] \mathrel{+}= \text{updates}[i, ..., j, :]
输入的 `input_x``updates` 遵循隐式类型转换规则以确保数据类型一致。如果数据类型不同则低精度数据类型将转换为高精度的数据类型。当参数的数据类型需要转换时则会抛出RuntimeError异常。
.. note::
这是一个运行即更新的算子。因此, `input_x` 在运算完成后即更新。
**参数:**
- **use_locking** (bool) - 是否启用锁保护。默认值False。
**输入:**
- **input_x** (Parameter) - ScatterAdd的输入任意维度的Parameter。
- **indices** (Tensor) - 指定相加操作的索引数据类型为mindspore.int32。
- **updates** (Tensor) - 指定与 `input_x` 相加操作的Tensor数据类型与 `input_x` 相同shape为 `indices_shape + x_shape[1:]`
**输出:**
Tensor更新后的 `input_x` shape和数据类型与`input_x`相同。
**异常:**
- **TypeError** - `use_locking` 不是bool。
- **TypeError** - `indices` 不是int32。
- **ValueError ** - `updates` 的shape不等于 `indices_shape + x_shape[1:]`