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

ScatterNdNonAliasingAdd

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস ScatterNdNonAliasingAdd

স্বতন্ত্র মান বা স্লাইস ব্যবহার করে `ইনপুট`-এ বিচ্ছিন্ন সংযোজন প্রয়োগ করে

সূচক অনুসারে `আপডেটগুলি` সূচকগুলি থেকে ` আপডেটগুলি অ-এলিয়াসিং হয়: অন্য কোনও ক্রিয়াকলাপ এটি ব্যবহার না করে `ইনপুট` কেবলমাত্র জায়গায় স্থানান্তরিত হয়। অন্যথায়, `ইনপুট` এর একটি অনুলিপি তৈরি করা হয়। এই অপারেশনটিতে `ইনপুট` এবং` আপডেটগুলি `উভয়েরই সম্মানের সাথে গ্রেডিয়েন্ট রয়েছে`

`ইনপুট` হ'ল একটি ens টেনসোর rank পিএঙ্ক এবং` সূচকগুলি rank কিউ rank র‌্যাঙ্কের একটি rank টেনসর `

`সূচকগুলি অবশ্যই ger ইনপুট`-তে সূচকযুক্ত পূর্ণসংখ্যা টেনসর হতে হবে` এটি অবশ্যই আকার \ \([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\\) হওয়া উচিত যেখানে `0 <কে <= পি``

`সূচকগুলির অন্তঃস্থল মাত্রা (দৈর্ঘ্য` কে with সহ) উপাদানগুলির সূচকগুলির সাথে সামঞ্জস্য করে (যদি `কে = পি`) বা K (পিকে) d-মাত্রিক টুকরা (যদি` কে <পি` থাকে) `K`th বরাবর `ইনপুট` এর মাত্রা`

`আপডেটস shape আকারের rank কিউ -1 + পিকে` এর` টেনসর`:

$$[d_0, ..., d_{Q-2}, input.shape[K], ..., input.shape[P-1]].$$

উদাহরণস্বরূপ, বলুন আমরা 8 টি উপাদানে র‌্যাঙ্ক -1 টেনসারে 4 টি বিক্ষিপ্ত উপাদান যুক্ত করতে চাই। পাইথনে, সেই সংযোজনটি দেখতে এইরকম হবে:

ইনপুট = tf.constant ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) সূচকগুলি = tf.constant ([[[4], [3], [1], [7]]) আপডেট = tf.constant ([9, 10, 11, 12]) আউটপুট = tf.scatter_nd_non_aliasing_add (ইনপুট, সূচকগুলি, আপডেট) টিফ.সেশন () হিসাবে sess হিসাবে: মুদ্রণ (sess.run (আউটপুট))

ফলাফলটি `আউটপুট` এর মতো দেখায়:

[1, 13, 3, 14, 14, 6, 7, 20]

স্লাইসে আপডেট কীভাবে করা যায় সে সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য `tf.scatter_nd` দেখুন।

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <টি>
আউটপুট ()
একটি সেন্সরটির প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্থির <টি, ইউ প্রসারিত সংখ্যা> স্ক্যাটারএনডিঅনলাইসিংএড <টি>
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <টি> ইনপুট, অপেরান্ড <ইউ> সূচক, অপেরান্ড <টি> আপডেট)
একটি নতুন স্ক্যাটারএনডিঅনলাইসিংএড অ্যাড ক্রিয়াকলাপ মোড়ক করে ক্লাস তৈরির জন্য কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <টি>
আউটপুট ()
`ইনপুট` হিসাবে একই আকারের একটি` টেনসোর`, `আপডেটস` সহ আপডেট হওয়া` ইনপুট` এর মান রয়েছে `

উত্তরাধিকারী পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()

একটি সেন্সরটির প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

টেনসরফ্লো অপারেশনের ইনপুটগুলি অন্য টেনসরফ্লো অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রাপ্ত করতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটটির গণনা উপস্থাপন করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক ScatterNdNonAliasingAdd <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপেরাড <T> ইনপুট, অপেরাড <ইউ> সূচক, অপেরান্ড <টি> আপডেট)

একটি নতুন স্ক্যাটারএনডিঅনলাইসিংএড অ্যাড ক্রিয়াকলাপ মোড়ক করে ক্লাস তৈরির জন্য কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ইনপুট একটি টেনসর।
সূচকগুলি একটি টেনসর। নিম্নলিখিত ধরণেরগুলির একটি হতে হবে: `int32`,` int64` ` `ইনপুট` তে সূচকগুলির একটি সেন্সর`
আপডেট একটি টেনসর। রেফের মতো একই ধরণের থাকতে হবে। `ইনপুট` যুক্ত করতে আপডেট হওয়া মানগুলির একটি সেন্সর`
ফিরে আসে
  • ScatterNdNonAliasingAdd এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> আউটপুট ()

`ইনপুট` হিসাবে একই আকারের একটি` টেনসোর` `আপডেটস` সহ আপডেট হওয়া` ইনপুট` এর মান রয়েছে `