공개 최종 클래스 ScatterUpdate
변수 참조에 스파스 업데이트를 적용합니다.
이 작업은 다음을 계산합니다.
# Scalar indices
ref[indices, ...] = updates[...]
# Vector indices (for each i)
ref[indices[i], ...] = updates[i, ...]
# High rank indices (for each i, ..., j)
ref[indices[i, ..., j], ...] = updates[i, ..., j, ...]
`ref`의 값이 두 번 이상 업데이트되는 경우 `indices`에 중복된 항목이 있기 때문에 각 값에 대해 업데이트가 발생하는 순서가 정의되지 않습니다.
`updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:]` 또는 `updates.shape = []`가 필요합니다.
`tf.batch_scatter_update` 및 `tf.scatter_nd_update`도 참조하세요.
중첩 클래스
수업 | ScatterUpdate.Options | ScatterUpdate 의 선택적 속성 |
공개 방법
출력 <T> | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
static <T, U 확장 번호> ScatterUpdate <T> | |
출력 <T> | 출력참조 () = `ref`와 동일합니다. |
정적 ScatterUpdate.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.
공개 정적 ScatterUpdate <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 참조, 피연산자 <U> 인덱스, 피연산자 <T> 업데이트, 옵션... 옵션)
새로운 ScatterUpdate 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
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심판 | '변수' 노드에서 가져와야 합니다. |
지수 | 'ref'의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 텐서입니다. |
업데이트 | 'ref'에 저장할 업데이트된 값의 텐서입니다. |
옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- ScatterUpdate의 새로운 인스턴스
공개 정적 ScatterUpdate.Options useLocking (부울 useLocking)
매개변수
사용잠금 | True이면 할당이 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다. |
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