TensorFlow 2.0：如何更新张量？答案

【问题标题】：TensorFlow 2.0: How to update tensors?TensorFlow 2.0：如何更新张量？
【发布时间】：2019-04-12 13:38:10
【问题描述】：

在 TensorFlow 1.x 中，要更新张量，我会使用 tf.scatter_update，仅更新张量的相关部分。

我们如何在 TF 2.0 中做同样的事情？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你可以使用tf.tensor_scatter_nd_update():

import tensorflow as tf
import numpy as np 

tensor = tf.convert_to_tensor(np.ones((2, 2)), dtype=tf.float32)
indices = tf.constant([[0, 0]])
updates = tf.constant([0.0])

tf.tensor_scatter_nd_update(tensor, indices, updates).numpy()
# array([[0., 1.],
#        [1., 1.]], dtype=float32)

【讨论】：

实际上这并没有做我需要的，它创建了一个新对象。有没有办法使用对同一个对象的引用？如果我想更新一些内存变量，例如重播缓冲区，tensorflow 会返回错误：“函数构建代码之外的操作正在传递一个“Graph”张量。”
我找到了自己问题的答案：tensor.assign(tf.tensor_scatter_nd_update(....works.
@gpernelle 在您的问题中，您实际上想要更新变量而不是张量对象（这就是 tf.scatter_update 在 1.x 中所做的）。因此，弗拉德的答案在更新张量方面是正确的。你的回答对于更新变量是正确的，虽然我不知道为什么这个功能在 2.x 中消失了。