scatter_nd_cn.rst

scatter_nd

该OP根据 index ，将 updates 添加到一个新的张量中，从而得到输出的Tensor。这个操作与 scatter_nd_add 类似，除了形状为 shape 的张量是通过零初始化的。相应地， scatter_nd(index, updates, shape) 等价于 scatter_nd_add(fluid.layers.zeros(shape, updates.dtype), index, updates) 。如果 index 有重复元素，则将累积相应的更新，因此，由于数值近似问题，索引中重复元素的顺序不同可能会导致不同的输出结果。具体的计算方法可以参见 scatter_nd_add 。该OP是 gather_nd 的反函数。

参数：

• index (Tensor) - 输入的索引张量，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] <= len(shape)
• updates (Tensor) - 输入的更新张量。形状必须是 index.shape[:-1] + shape[index.shape[-1]:] 。数据类型可以是float32，float64。
• shape (tuple|list) - 要求输出张量的形状。类型是tuple或者list。
• name (string) - 该层的名字，默认值为None，表示会自动命名。

返回：数据类型与 updates 相同，形状是 shape 的Tensor。

返回类型：Tensor

代码示例：

import paddle
import numpy as np
index_data = np.array([[1, 1],
                        [0, 1],
                        [1, 3]]).astype(np.int64)
index = paddle.to_tensor(index_data)
updates = paddle.rand(shape=[3, 9, 10], dtype='float32')
shape = [3, 5, 9, 10]
output = paddle.scatter_nd(index, updates, shape)