ResourceScatterNdUpdate

lớp cuối cùng công khai ResourceScatterNdUpdate

Áp dụng các `cập nhật` thưa thớt cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong một phạm vi nhất định

biến theo `chỉ số`.

`ref` là một `Tensor` có hạng `P` và `chỉ số` là một `Tensor` có hạng `Q`.

`chỉ số` phải là tensor nguyên, chứa các chỉ số vào `ref`. Nó phải có dạng `[d_0, ..., d_{Q-2}, K]` trong đó `0 < K <= P`.

Chiều trong cùng của `chỉ số` (có độ dài `K`) tương ứng với chỉ số thành các phần tử (nếu `K = P`) hoặc lát cắt (nếu `K < P`) dọc theo chiều thứ `K` của `ref`.

`updates` là `Tensor` của hạng `Q-1+PK` có hình dạng: 

[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]].
Ví dụ: giả sử chúng ta muốn cập nhật 4 phần tử phân tán thành một tensor hạng 1 thành 8 phần tử. Trong Python, bản cập nhật đó sẽ trông như thế này: 
ref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
     indices = tf.constant([[4], [3], [1] ,[7]])
     updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
     update = tf.scatter_nd_update(ref, indices, updates)
     with tf.Session() as sess:
       print sess.run(update)
Bản cập nhật kết quả cho ref sẽ trông như thế này:

[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]

Xem tf.scatter_nd để biết thêm chi tiết về cách cập nhật các slice.

Các lớp lồng nhau

lớp học ResourceScatterNdUpdate.Options Thuộc tính tùy chọn cho ResourceScatterNdUpdate

Phương pháp công khai

tĩnh <T mở rộng Số, U> ResourceScatterNdUpdate
tạo ( Phạm vi phạm vi, toán hạng <?> ref, chỉ số toán hạng <T>, cập nhật toán hạng <U>, tùy chọn Tùy chọn... )
Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác ResourceScatterNdUpdate mới.
tĩnh ResourceScatterNdUpdate.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Phương pháp kế thừa

Phương pháp công khai

public static ResourceScatterNdUpdate tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <?> ref, Chỉ số toán hạng <T>, Cập nhật toán hạng <U>, Tùy chọn... tùy chọn)

Phương thức gốc để tạo một lớp bao bọc một thao tác ResourceScatterNdUpdate mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
giới thiệu Một xử lý tài nguyên. Phải từ VarHandleOp.
chỉ số Một tenxơ. Phải là một trong các loại sau: int32, int64. Một tensor của các chỉ số vào ref.
cập nhật Một tenxơ. Phải cùng loại với ref. Một tensor gồm các giá trị được cập nhật để thêm vào ref.
tùy chọn mang các giá trị thuộc tính tùy chọn
Trả lại
  • một phiên bản mới của ResourceScatterNdUpdate

public static ResourceScatterNdUpdate.Options useLocking (Boolean useLocking)

Thông số
sử dụngKhóa Một bool tùy chọn. Mặc định là True. Nếu Đúng, nhiệm vụ sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn.