index_add¶

paddle. index_add ( x, index, axis, value, name=None ) ¶

沿着指定轴 axis 将 index 中指定位置的 x 与 value 相加，并写入到结果 Tensor 中的对应位置。这里 index 是一个 1-D Tensor。除 axis 轴外，返回的 Tensor 其余维度大小和输入 x 相等， axis 维度的大小等于 index 的大小。

示例

         - 示例 1 （输入为 2-D Tensor, axis=0 ）：
    输入：
        x.shape = [3, 3]
        x.data = [[1., 1., 1.],
                  [1., 1., 1.],
                  [1., 1., 1.]]

    参数：
        index.shape = [2]
        index.data = [0, 2]

        axis = 0

        value.shape = [2, 3]
        value.data = [[1., 1., 1.],
                      [1., 1., 1.]]
    输出：
        out.shape = [3, 3]
        out.data = [[2., 2., 2.],
                    [1., 1., 1.],
                    [2., 2., 2.]]

- 示例 2 （输入为 2-D Tensor, axis=1 ）：
    输入：
        x.shape = [3, 3]
        x.data = [[1., 1., 1.],
                  [1., 1., 1.],
                  [1., 1., 1.]]

    参数：
        index.shape = [2]
        index.data = [0, 2]

        axis = 1

        value.shape = [3, 2]
        value.data = [[1., 1.],
                      [1., 1.],
                      [1., 1.]]
    输出：
        out.shape = [3, 3]
        out.data = [[2., 1., 2.],
                    [1., 1., 1.],
                    [2., 1., 2.]]

        

示例 1 图解说明

下图展示了示例 1 中的情形——一个形状为 [3,3] 的二维张量通过 index_add 操作在 axis=0 轴上对指定位置的元素进行相加，同时保持了除 axis 轴外，返回的 Tensor 其余维度大小和输入 x 相等。

示例 2 图解说明

下图展示了示例 2 中的情形——一个形状为 [3,3] 的二维张量通过 index_add 操作在 axis=1 轴上对指定位置的元素进行相加，同时保持了除 axis 轴外，返回的 Tensor 其余维度大小和输入 x 相等。

参数¶

x （Tensor）– 输入 Tensor。 x 的数据类型可以是 float16, float32，float64，int32，int64。

index （Tensor）– 包含索引下标的 1-D Tensor。数据类型为 int32 或者 int64。

axis (int) – 索引轴。数据类型为 int。

value （Tensor）– 与 x 相加的 Tensor。 value 的数据类型同 x 。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为 None。

返回¶

Tensor，返回一个数据类型同输入的 Tensor。

代码示例¶

COPY-FROM: paddle.index_add

使用本API的教程文档¶

PyTorch 写法