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/**
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 */
 
import {ENGINE} from '../engine';
import {Tensor} from '../tensor';
import {convertToTensor} from '../tensor_util_env';
import {Rank, ShapeMap, TensorLike} from '../types';
import {op} from './operation';
import * as scatter_nd_util from './scatter_nd_util';
 
/**
 * Creates a new tensor by applying sparse updates to individual
 * values or slices within a zero tensor of the given shape tensor according to
 * indices. This operator is the inverse of the `tf.gatherND` operator which
 * extracts values or slices from a given tensor.
 *
 * ```js
 * const indices = tf.tensor2d([4, 3, 1, 7], [4, 1], 'int32');
 * const updates = tf.tensor1d([9, 10, 11, 12]);
 * const shape = [8];
 * tf.scatterND(indices, updates, shape).print() //[0, 11, 0, 10, 9, 0, 0, 12]
 * ```
 *
 * @param indices The tensor contains the indices into the output tensor.
 * @param updates The tensor contains the value for the indices.
 * @param shape: The shape of the output tensor.
 */
/** @doc {heading: 'Operations', subheading: 'Slicing and Joining'} */
function scatterND_<R extends Rank>(
    indices: Tensor|TensorLike, updates: Tensor|TensorLike,
    shape: ShapeMap[R]): Tensor<R> {
  const $indices = convertToTensor(indices, 'indices', 'scatterND', 'int32');
  const $updates = convertToTensor(updates, 'updates', 'scatterND');
  scatter_nd_util.validateInput($updates, $indices, shape);
 
  return ENGINE.runKernelFunc(
      backend => backend.scatterND($indices, $updates, shape),
      {indices: $indices, updates: $updates}, null /* backward */, 'ScatterNd',
      {shape});
}
 
export const scatterND = op({scatterND_});