특정 값 내의 개별 값이나 조각에 희박한 '업데이트'를 적용합니다.
'인덱스'에 따라 변수가 달라집니다.
'ref'는 순위가 'P'인 'Tensor'이고, 'indices'는 순위가 'Q'인 'Tensor'입니다.
`indices`는 `ref`에 대한 인덱스를 포함하는 정수 텐서여야 합니다. \ 모양이어야 합니다.\([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\\) 여기서 `0 < K <= P`입니다.
`인덱스`(길이 `K` 포함)의 가장 안쪽 차원은 `ref`의 `K` 차원을 따라 요소(`K = P`인 경우) 또는 슬라이스(`K < P`인 경우)에 대한 인덱스에 해당합니다.
'updates'는 'Q-1+PK' 순위의 'Tensor'이며 모양은 다음과 같습니다.
$$[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]].$$
예를 들어, 4개의 분산된 요소를 랭크 1 텐서에서 8개의 요소로 업데이트한다고 가정해 보겠습니다. Python에서 해당 업데이트는 다음과 같습니다.
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)
[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]
슬라이스를 업데이트하는 방법에 대한 자세한 내용은 tf.scatter_nd
참조하세요.
`tf.scatter_update` 및 `tf.batch_scatter_update`도 참조하세요.
중첩 클래스
수업 | ScatterNdUpdate.Options | ScatterNdUpdate 의 선택적 속성 |
공개 방법
출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
static <T, U 확장 번호> ScatterNdUpdate <T> | |
출력 <T> | 출력참조 () 심판과 동일합니다. |
정적 ScatterNdUpdate.Options | useLocking (부울 useLocking) |
상속된 메서드
공개 방법
공개 출력 <T> asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
public static ScatterNdUpdate <T> create ( 범위 범위, 피연산자 <T> 참조, 피연산자 <U> 인덱스, 피연산자 <T> 업데이트, 옵션... 옵션)
새로운 ScatterNdUpdate 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
심판 | 변경 가능한 Tensor. 변수 노드에서 가져와야 합니다. |
지수 | 텐서. int32, int64 유형 중 하나여야 합니다. 심판에 대한 인덱스의 텐서. |
업데이트 | 텐서. ref와 동일한 유형이어야 합니다. 참조에 추가할 업데이트된 값의 텐서입니다. |
옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- ScatterNdUpdate의 새 인스턴스
공개 정적 ScatterNdUpdate.Options useLocking (부울 useLocking)
매개변수
사용잠금 | 선택적 부울입니다. 기본값은 True입니다. True이면 할당이 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다. |
---|