`मिनट` ऑपरेशन का उपयोग करके विरल अपडेट को एक चर संदर्भ में कम करता है।
यह ऑपरेशन गणना करता है
# स्केलर सूचकांक रेफरी[सूचकांक, ...] = न्यूनतम(रेफ[सूचकांक, ...], अपडेट[...])
# वेक्टर सूचकांक (प्रत्येक i के लिए) रेफरी[सूचकांक[i], ...] = न्यूनतम(रेफ[सूचकांक[i], ...], अपडेट[i, ...])
# उच्च रैंक सूचकांक (प्रत्येक i, ..., j के लिए) ref[indices[i, ..., j], ...] = min(ref[indices[i, ..., j], .. .], अद्यतन[i, ..., j, ...])
अपडेट होने के बाद यह ऑपरेशन `ref` आउटपुट करता है। इससे उन परिचालनों को श्रृंखलाबद्ध करना आसान हो जाता है जिनके लिए रीसेट मान का उपयोग करने की आवश्यकता होती है।
डुप्लिकेट प्रविष्टियों को सही ढंग से प्रबंधित किया जाता है: यदि एकाधिक `सूचकांक` एक ही स्थान को संदर्भित करते हैं, तो उनका योगदान संयोजित हो जाता है।
`updates.shape = indices.shape + Ref.shape[1:]` या `updates.shape = []` की आवश्यकता है।
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | स्कैटरमिन.विकल्प | ScatterMin के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर <टी संख्या बढ़ाता है, यू संख्या बढ़ाता है> स्कैटरमिन <टी> | |
आउटपुट <T> | आउटपुटरेफ () = `रेफ` के समान। |
स्थिर स्कैटरमिन.विकल्प | यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग) |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक स्कैटरमिन <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> रेफरी, ऑपरेंड <यू> इंडेक्स, ऑपरेंड <टी> अपडेट, विकल्प... विकल्प)
एक नए स्कैटरमिन ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
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संदर्भ | 'वैरिएबल' नोड से होना चाहिए। |
सूचकांक | `रेफ` के पहले आयाम में सूचकांकों का एक टेंसर। |
अपडेट | `रेफ` में कम करने के लिए अद्यतन मानों का एक टेंसर। |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- स्कैटरमिन का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <टी> आउटपुटरेफ ()
= `रेफ` के समान। उन परिचालनों के लिए एक सुविधा के रूप में लौटाया गया जो अद्यतन होने के बाद अद्यतन मानों का उपयोग करना चाहते हैं।
सार्वजनिक स्थैतिक ScatterMin.Options यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)
पैरामीटर
लॉकिंग का उपयोग करें | यदि सत्य है, तो अद्यतन लॉक द्वारा सुरक्षित रहेगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है। |
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