问题描述
以下使用tf.tensor_scatter_nd_add的简单示例给我带来了麻烦。
B = tf.tensor_scatter_nd_add(A,indices,updates)
张量A为（1,4,4）
A = [[[1. 1. 1. 1.],[1. 1. 1. 1.],[1. 1. 1. 1.]]]
所需结果是张量B：
B = [[[1. 1. 1. 1.],[1. 2. 3. 1.],[1. 4. 5. 1.],[1. 1. 1. 1.]]]
即我想将此较小的张量添加到张量A的4个内部元素中
updates = [[[1,2],[3,4]]]
Tensorflow 2.1.0。我尝试了多种构建索引的方法。调用tensor_scatter_nd_add将返回错误，指出内部尺寸不匹配。
更新张量是否需要与A相同的形状？
解决方法
Planaria，
尝试传递索引并按以下方式更新：以形状（n）更新，以形状（n，3）更新索引，其中n是已更改项目的数量。 索引应指向您要更改的单个单元格：
A = tf.ones((1,4,),dtype=tf.dtypes.float32)
updates = tf.constant([1.,2.,3.,4])
indices = tf.constant([[0,1,1],[0,2],2,2]])
tf.tensor_scatter_nd_add(A,indices,updates)
<tf.Tensor: shape=(1,4),dtype=float32,numpy=
array([[[1.,1.,1.],[1.,4.,5.,1.]]],dtype=float32)>