ResourceScatterMin

ResourceScatterMin . คลาสสุดท้ายสาธารณะ

ลดการอัปเดตแบบกระจัดกระจายในตัวแปรที่อ้างอิงโดย "ทรัพยากร" โดยใช้การดำเนินการ "ขั้นต่ำ"

การดำเนินการนี้คำนวณ

# การอ้างอิงดัชนีสเกลาร์[ดัชนี, ...] = นาที(อ้างอิง[ดัชนี, ...], การอัปเดต[...])

# ดัชนีเวกเตอร์ (สำหรับแต่ละ i) ref[indices[i], ...] = min(ref[indices[i], ...], updates[i, ...])

# ดัชนีอันดับสูง (สำหรับแต่ละ i, ..., j) ref[indices[i, ..., j], ...] = min(ref[indices[i, ..., j], .. .], อัปเดต[i, ..., j, ...])

รายการที่ซ้ำกันจะได้รับการจัดการอย่างถูกต้อง: หาก "ดัชนี" หลายตัวอ้างอิงสถานที่เดียวกัน การมีส่วนร่วมของดัชนีเหล่านั้นจะถูกรวมเข้าด้วยกัน

ต้องการ `updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:]` หรือ `updates.shape = []`

วิธีการสาธารณะ

คงที่ <T ขยายจำนวน U> ResourceScatterMin

สร้าง ( ขอบเขต ขอบเขต ทรัพยากร ตัวถูกดำเนินการ <?> ดัชนีตัวถูกดำเนินการ < T > การอัปเดตตัวถูกดำเนินการ < U >) วิธีการ Factory เพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ ResourceScatterMin ใหม่

วิธีการสืบทอด

จากคลาส org.tensorflow.op.PrimitiveOp

บูลีนสุดท้าย	เท่ากับ (วัตถุ obj)
intสุดท้าย	แฮชโค้ด ()
การดำเนินการ	ออฟ () ส่งกลับ Operation พื้นฐาน
สตริงสุดท้าย	toString ()

จากคลาส java.lang.Object

บูลีน	เท่ากับ (วัตถุ arg0)
คลาสสุดท้าย<?>	getClass ()
int	แฮชโค้ด ()
สุดท้ายเป็นโมฆะ	แจ้ง ()
สุดท้ายเป็นโมฆะ	แจ้งทั้งหมด ()
สตริง	toString ()
สุดท้ายเป็นโมฆะ	รอ (arg ยาว, int arg1)
สุดท้ายเป็นโมฆะ	รอ (ยาว arg0)
สุดท้ายเป็นโมฆะ	รอ ()

วิธีการสาธารณะ

สร้าง ResourceScatterMin แบบคงที่สาธารณะ ( ขอบเขต ขอบเขต ทรัพยากร ตัวถูกดำเนินการ <?> ดัชนีตัวถูกดำเนินการ < T > การอัปเดตตัวถูกดำเนินการ < U >)

วิธีการ Factory เพื่อสร้างคลาสที่ปิดการดำเนินการ ResourceScatterMin ใหม่

พารามิเตอร์

ขอบเขต	ขอบเขตปัจจุบัน
ทรัพยากร	ควรมาจากโหนด "ตัวแปร"
ดัชนี	เทนเซอร์ของดัชนีในมิติแรกของ `ref`
อัพเดท	เทนเซอร์ของค่าที่อัพเดตเพื่อเพิ่มไปยัง `ref`

คืนสินค้า

• อินสแตนซ์ใหม่ของ ResourceScatterMin