ScatterUpdate

ScatterUpdate kelas akhir publik

Menerapkan pembaruan yang jarang pada referensi variabel.

Operasi ini menghitung

# 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, ...]
 

Operasi ini menampilkan `ref` setelah pembaruan selesai. Hal ini mempermudah operasi berantai yang perlu menggunakan nilai reset.

Jika nilai dalam `ref` akan diperbarui lebih dari sekali, karena ada entri duplikat di `indeks`, urutan terjadinya pembaruan untuk setiap nilai tidak ditentukan.

Memerlukan `updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:]` atau `updates.shape = []`.

Lihat juga `tf.batch_scatter_update` dan `tf.scatter_nd_update`.

Kelas Bersarang

kelas

ScatterUpdate.Options

Atribut opsional untuk ScatterUpdate

Metode Publik

Keluaran <T>	sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
statis <T, U memperluas Nomor> ScatterUpdate <T>	buat ( Lingkup cakupan , ref Operand <T>, indeks Operand <U>, pembaruan Operand <T>, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ScatterUpdate baru.
Keluaran <T>	keluaranRef () = Sama seperti `ref`.
ScatterUpdate.Options statis	useLocking (penguncian penggunaan Boolean)

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Mengembalikan Operation yang mendasarinya
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	beri tahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.Operand

keluaran abstrak <T>

sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Metode Publik

Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static ScatterUpdate <T> buat ( Lingkup cakupan , Operand <T> ref, indeks Operand <U>, pembaruan Operand <T>, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ScatterUpdate baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
referensi	Harus dari node `Variabel`.
indeks	Tensor indeks ke dalam dimensi pertama `ref`.
pembaruan	Tensor nilai yang diperbarui untuk disimpan di `ref`.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

• contoh baru dari ScatterUpdate

Keluaran publik <T> keluaranRef ()

= Sama seperti `ref`. Dikembalikan untuk memudahkan operasi yang ingin menggunakan nilai yang diperbarui setelah pembaruan selesai.

ScatterUpdate statis publik. Opsi useLocking (Boolean useLocking)

Parameter

gunakan Penguncian	Jika Benar, penugasan akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan.