scatter

  • paddle.fluid.layers.scatter(input, index, updates, name=None, overwrite=True)[源代码]

该OP根据index中的索引值将updates数据更新到input中。

  1. 输入：
  2.   input = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
  3.   index = np.array([2, 1, 0, 1])
  4.   # updates的维度需要和input一样
  5.   # updates 维度 > 1 的shape要和input一样
  6.   updates = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4]])
  7.   overwrite = False
  8.  
  9. 计算过程：
  10.   if not overwrite:
  11.      for i in range(len(index)):
  12.        input[index[i]] = np.zeros((2))
  13.  
  14.   # 根据index中的索引值取updates中的数据更新到input中去
  15.   for i in range(len(index)):
  16.     if (overwirte):
  17.       input[index[i]] = updates[i]
  18.     else:
  19.       input[index[i]] += updates[i]
  20.  
  21. 输出：
  22.   out # np.array([[3, 3], [6, 6], [1, 1]])
  23.   out.shape # [3, 2]
  • 参数：
    • input （Variable） - 支持任意纬度的Tensor。支持的数据类型为float32。
    • index （Variable） - 表示索引，仅支持1-D Tensor。 支持的数据类型为int32，int64。
    • updates （Variable） - 根据索引的值将updates Tensor中的对应值更新到input Tensor中，updates Tensor的维度需要和input tensor保持一致，且除了第一维外的其他的维度的大小需要和input Tensor保持相同。支持的数据类型为float32。
    • name （str，可选） - 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，默认值为None。
    • overwrite （bool，可选） - 如果index中的索引值有重复且overwrite 为True，旧更新值将被新的更新值覆盖；如果为False，新的更新值将同旧的更新值相加。默认值为True。

返回：返回类型为Variable(Tensor|LoDTensor)，数据类型以及shape大小同输入一致。

代码示例

  1. import numpy as np
  2. import paddle.fluid as fluid
  3.  
  4. input = fluid.layers.data(name='data', shape=[3, 2], dtype='float32', append_batch_size=False)
  5. index = fluid.layers.data(name='index', shape=[4], dtype='int64', append_batch_size=False)
  6. updates = fluid.layers.data(name='update', shape=[4, 2], dtype='float32', append_batch_size=False)
  7.  
  8. output = fluid.layers.scatter(input, index, updates, overwrite=False)
  9.  
  10. exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
  11. exe.run(fluid.default_startup_program())
  12.  
  13. in_data = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]]).astype(np.float32)
  14. index_data = np.array([2, 1, 0, 1]).astype(np.int64)
  15. update_data = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4]]).astype(np.float32)
  16.  
  17. res = exe.run(fluid.default_main_program(), feed={'data':in_data, "index":index_data, "update":update_data}, fetch_list=[output])
  18. print(res)
  19. # [array([[3., 3.],
  20. #   [6., 6.],
  21. #   [1., 1.]], dtype=float32)]