如何在Tensorflow中更新2D张量的子集？

Question

我想用值0更新2D张量中的索引。所以数据是2D张量，其第二行第二列索引值将被0代替。但是，我遇到类型错误。有人可以帮我吗？

TypeError：“ ScatterUpdate”操作的输入“ ref”需要输入左值

data = tf.Variable([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,0], [1,2,3,4,5]])
data2 = tf.reshape(data, [-1])
sparse_update = tf.scatter_update(data2, tf.constant([7]), tf.constant([0]))
#data = tf.reshape(data, [N,S])
init_op = tf.initialize_all_variables()

sess = tf.Session()
sess.run([init_op])
print "Values before:", sess.run([data])
#sess.run([updated_data_subset])
print "Values after:", sess.run([sparse_update])

Answer 1

分散更新仅适用于变量。而是尝试这种模式。

Tensorflow版本<1.0： a = tf.concat(0, [a[:i], [updated_value], a[i+1:]])

Tensorflow版本> = 1.0： a = tf.concat(axis=0, values=[a[:i], [updated_value], a[i+1:]])