2022-03-05 14:18:41 +08:00
|
|
|
|
mindspore.ops.ScatterNdSub
|
|
|
|
|
|
===========================
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
.. py:class:: mindspore.ops.ScatterNdSub(use_locking=False)
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
使用给定值通过减法运算和输入索引更新Tensor值。在更新完成后输出 `input_x` ，这有利于更加方便地使用更新后的值。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
`input_x` 的rank为P，而 `indices` 的rank为Q，`Q >= 2`。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
`indices` 的shape为 :math:`(i_0, i_1, ..., i_{Q-2}, N)` ， `N <= P` 。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
`indices` 的最后一个维度（长度为 `N` ）表示沿着 `input_x` 的 `N` 个维度进行切片。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
`updates` 表示rank为 `Q-1+P-N` 的Tensor，shape为 :math:`(i_0, i_1, ..., i_{Q-2}, x\_shape_N, ..., x\_shape_{P-1})` 。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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。如果数据类型不同，则低精度数据类型将转换为相高精度数据类型。当需要参数的数据类型转换时，则会抛出RuntimeError异常。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**参数：**
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- **use_locking** (bool) - 是否启用锁保护。默认值：False。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**输入：**
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- **input_x** (Parameter) - ScatterNdSub的输入，任意维度的Parameter。
|
|
|
|
|
|
- **indices** (Tensor) - 指定减法操作的索引，数据类型为int32。索引的rank必须至少为2，并且 `indices_shape[-1] <= len(shape)` 。
|
|
|
|
|
|
- **updates** (Tensor) - 指定与 `input_x` 相减操作的Tensor，数据类型与输入相同。shape为 `indices_shape[:-1] + x_shape[indices_shape[-1]:]` 。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**输出：**
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Tensor，shape和数据类型与输入 `input_x` 相同。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
**异常：**
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- **TypeError** - `use_locking` 不是bool。
|
|
|
|
|
|
- **TypeError** - `indices` 不是int32。
|
2022-03-10 16:32:03 +08:00
|
|
|
|
- **ValueError** - `updates` 的shape不等于 `indices_shape[:-1] + x_shape[indices_shape[-1]:]` 。
|
|
|
|
|
|
- **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。
|
