使用随机索引更新张量值触发TensorScatterUpdate报错如何解决

这个错误来自tf.tensor_scatter_nd_update接口的入参格式要求不匹配：

• 你当前生成的indices是形状为(6,)的一维张量，存储的是6个标量形式的索引值
• 但该接口要求，不管待更新的张量是多少维，indices的最后一维必须等于待更新张量的维度数。你当前待更新的tensor_testing是1维张量，所以indices的形状应该为(N, 1)，N是要更新的位置数量，每个元素是长度为1的数组，对应1维张量的位置坐标。
  参数形状不匹配就会触发你看到的维度校验报错。

只需要给indices额外添加一个维度即可，两种实现方式可选：

1. 生成indices的时候直接指定正确形状
   把生成indices的代码修改为：

indices = tf.random.uniform(shape=[size_for_layer_submodel[index], 1], minval=0,
                            maxval=size_for_layer[index], dtype=tf.dtypes.int64, seed=seed, name=None)

2. 生成后扩展维度
   在调用tf.tensor_scatter_nd_update前添加代码：

indices = tf.expand_dims(indices, axis=-1)

修改后示例代码可正常运行，最终会得到一个形状为(32,)的张量，其中随机6个位置的值为15.4，其余位置为0。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fanto