সতর্কতা: প্রতিস্থাপন স্থিতিশীল হওয়ার পরে এই API টি অবচয় করা হয়েছে এবং টেনসরফ্লোয়ের ভবিষ্যতের সংস্করণে সরানো হবে।

ResourceScatterNdSub

পাবলিক চূড়ান্ত বর্গ ResourceScatterNdSub

একটি ভেরিয়েবলের পৃথক মান বা স্লাইসগুলিতে বিক্ষিপ্ত বিয়োগ প্রয়োগ করে।

`রেফ` হল `P` র‍্যাঙ্কের একটি `টেনসর` এবং `সূচক` হল `Q` র‍্যাঙ্কের `টেনসর`।

`সূচক` অবশ্যই পূর্ণসংখ্যার টেনসর হতে হবে, যাতে `রেফ`-এ সূচক থাকে। এটি অবশ্যই `[d_0, ..., d_{Q-2}, K]` আকৃতির হতে হবে যেখানে `0 < K <= P`।

`সূচক` এর অন্তর্নিহিত মাত্রা (দৈর্ঘ্য `K` সহ) উপাদানগুলির মধ্যে সূচকের সাথে মিলে যায় (যদি `K = P`) অথবা `রেফ`-এর `K`তম মাত্রা বরাবর স্লাইস (যদি `K < P` হয়)।

`updates` আকৃতি সঙ্গে প্রশ্ন -1 + + PK` পদে` Tensor` `হল:

[d_0, ..., d_{Q-2, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]]
 }
উদাহরণস্বরূপ, বলতে আমরা 8 উপাদানের সঙ্গে একটি র্যাঙ্ক -1 টেন্সর থেকে 4 বিক্ষিপ্ত উপাদান বিয়োগ করতে চাই। : পাইথন, যে বিয়োগ ভালো দেখাবে
ref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], use_resource=True)
 indices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]])
 updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
 sub = tf.scatter_nd_sub(ref, indices, updates)
 with tf.Session() as sess:
   print sess.run(sub)
 
সুত্র ফলে আপডেট ভালো দেখাবে:

[1, -9, 3, -6, -4, 6, 7, -4]

কিভাবে স্লাইস আপডেট করতে হয় সে সম্পর্কে আরো বিস্তারিত জানার জন্য `tf.scatter_nd` দেখুন।

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস ResourceScatterNdSub.Options জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য ResourceScatterNdSub

পাবলিক পদ্ধতি

স্ট্যাটিক <টি প্রসারিত নম্বর, u> ResourceScatterNdSub
তৈরি ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <?> সুত্র, প্রতীক <টি> সূচকের, প্রতীক <u> আপডেট, বিকল্পসমূহ ... অপশন)
একটি নতুন ResourceScatterNdSub অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
স্ট্যাটিক ResourceScatterNdSub.Options
useLocking (বুলিয়ান useLocking)

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক স্ট্যাটিক ResourceScatterNdSub (তৈরি ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <?> সুত্র, প্রতীক <টি> সূচকের, প্রতীক <u> আপডেট, বিকল্পসমূহ ... অপশন)

একটি নতুন ResourceScatterNdSub অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
রেফ একটি সম্পদ হ্যান্ডেল. একটি VarHandleOp থেকে হতে হবে।
সূচক একটি টেনসর। নিম্নলিখিত ধরনের একটি হতে হবে: int32, int64. রেফের মধ্যে সূচকগুলির একটি টেনসর।
আপডেট একটি টেনসর। রেফের মতো একই প্রকার থাকতে হবে। রেফ যোগ করার জন্য মানগুলির একটি টেনসর।
বিকল্প ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে
রিটার্নস
  • ResourceScatterNdSub-এর একটি নতুন উদাহরণ

পাবলিক স্ট্যাটিক ResourceScatterNdSub.Options useLocking (বুলিয়ান useLocking)

পরামিতি
লকিং ব্যবহার করুন একটি ঐচ্ছিক বুল। ডিফল্ট থেকে সত্য। সত্য হলে, অ্যাসাইনমেন্ট একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে।