如何根据tensorflow中的索引张量填充值的张量？

在TensorFlow中，可以使用tf.scatter_nd函数根据索引张量填充值的张量。tf.scatter_nd函数可以根据索引张量的指定位置，将值填充到结果张量的对应位置上。

下面是使用tf.scatter_nd函数来填充值的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建索引张量
indices = tf.constant([[0], [2]], dtype=tf.int32)

# 创建填充值张量
updates = tf.constant([1, 2], dtype=tf.int32)

# 创建结果张量
shape = tf.constant([3], dtype=tf.int32)
output = tf.scatter_nd(indices, updates, shape)

# 执行计算图
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(output)
    print(result)

以上代码中，索引张量indices指定了要填充值的位置，填充值张量updates包含了要填充的具体值，结果张量shape用来指定输出张量的形状。

运行以上代码，将会输出结果：[1 0 2]。这是因为索引张量中的[0]对应填充值张量中的1，所以结果张量中的第一个位置被填充为1；索引张量中的[2]对应填充值张量中的2，所以结果张量中的第三个位置被填充为2。

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