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

ScatterNdUpdate

সর্বজনীন চূড়ান্ত শ্রেণি ScatterNdUpdate

প্রদত্তের মধ্যে স্বতন্ত্র মান বা টুকরোগুলিতে বিচ্ছিন্ন `আপডেটগুলি প্রয়োগ করে

`সূচকগুলি অনুসারে পরিবর্তনশীল`

`রেফাই হ'ল একটি ens টেনসোর rank পিএইচ এবং` সূচকগুলি rank কিউ` র‌্যাঙ্কের একটি "টেনসর" `

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

`সূচকগুলির অন্তঃতম মাত্রা (দৈর্ঘ্য` কে` সহ) সূচকগুলির সাথে সূত্রগুলির সাথে মিল রয়েছে (যদি `কে = পি`) বা lic রেফের` K`th মাত্রা বরাবর টুকরো (যদি `কে <পি` হয়)`

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

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

উদাহরণস্বরূপ, বলুন আমরা 4 টি ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকা উপাদানগুলিকে 8 টি উপাদানগুলিতে র‌্যাঙ্ক -1 টেনসারে আপডেট করতে চাই। পাইথনে, সেই আপডেটটি দেখতে এই রকম হবে:

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)
 
রেফ করার ফলাফলটি আপডেটটি এর মতো দেখাবে:

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

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

`Tf.scatter_update` এবং` tf.batch_scatter_update` এছাড়াও দেখুন `

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস ScatterNdUpdate.Options ScatterNdUpdate জন্য ScatterNdUpdate বৈশিষ্ট্য

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <টি>
আউটপুট ()
একটি সেন্সরটির প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্থির <টি, ইউ প্রসারিত সংখ্যা> ScatterNdUpdate <T>
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপেরাড <T> রেফ, অপেরাড <ইউ> সূচক, অপেরাড <টি> আপডেট, অপশন ... অপশন)
একটি নতুন ScatterNdUpdate অপারেশন মোড়ানো একটি শ্রেণি তৈরি করার জন্য কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <টি>
আউটপুট রেফ ()
রেফ হিসাবে একই।
স্ট্যাটিক ScatterNdUpdate.Options
ইউজলকিং (বুলিয়ান ইউজলকিং)

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।

সর্বজনীন স্ট্যাটিক ScatterNdUpdate <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপেরাড <T> রেফ, অপেরাড <ইউ> সূচক, অপেরাড <টি> আপডেট, অপশন ... অপশন)

একটি নতুন ScatterNdUpdate অপারেশন মোড়ানো একটি শ্রেণি তৈরি করার জন্য কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
রেফ একটি পরিবর্তনীয় টেনসর। চলক নোড থেকে হওয়া উচিত।
সূচকগুলি একটি টেনসর। নিম্নলিখিত ধরণেরগুলির একটি হতে হবে: int32, int64। রেফারেন্সে সূচকগুলির একটি সেন্সর।
আপডেট একটি টেনসর। রেফের মতো একই ধরণের থাকতে হবে। রেফারে যুক্ত করতে আপডেট হওয়া মানগুলির একটি সেন্সর।
বিকল্পগুলি alচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে
ফিরে আসে
  • ScatterNdUpdate এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> আউটপুট র‌্যাফ ()

রেফ হিসাবে একই। আপডেট হয়ে যাওয়ার পরে আপডেট হওয়া মানগুলি ব্যবহার করতে চায় এমন ক্রিয়াকলাপগুলির সুবিধার্থে ফিরে এসেছে।

সর্বজনীন স্ট্যাটিক ScatterNdUpdate. অপশন ব্যবহার লকিং (বুলিয়ান ব্যবহার লকিং)

পরামিতি
ইউজলকিং একটি alচ্ছিক বুল। সত্য থেকে ডিফল্ট। যদি সত্য হয় তবে অ্যাসাইনমেন্টটি একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি সংজ্ঞায়িত হলেও কম বিতর্ক প্রদর্শন করতে পারে।