TensorScatterAdd

כיתת גמר ציבורית TensorScatterAdd

מוסיף `עדכונים` דלילים לטנזור קיים לפי `מדדים`.

פעולה זו יוצרת טנסור חדש על ידי הוספת `עדכונים` דלילים למעבר ב`טנזור`. פעולה זו דומה מאוד ל- tf.compat.v1.scatter_nd_add , אלא שהעדכונים מתווספים על טנזור קיים (בניגוד למשתנה). אם לא ניתן לעשות שימוש חוזר בזיכרון של הטנזור הקיים, עותק מבוצע ומתעדכן.

`מדדים` הוא טנסור שלם המכיל מדדים לתוך טנזור חדש של הצורה `tensor.shape`. הממד האחרון של `מדדים` יכול להיות לכל היותר את הדרגה של `tensor.shape`:

indices.shape[-1] <= tensor.shape.rank
 

הממד האחרון של `מדדים` מתאים למדדים לאלמנטים (אם `indices.shape[-1] = tensor.shape. rank`) או פרוסות (אם `indices.shape[-1] < tensor.shape.rank`) לאורך הממד `indices.shape[-1]` של `tensor.shape`. 'עדכונים' הוא טנסור עם צורה

indices.shape[:-1] + tensor.shape[indices.shape[-1]:]
 

הצורה הפשוטה ביותר של 'tensor_scatter_nd_add' היא הוספת אלמנטים בודדים לטנזור לפי אינדקס. לדוגמה, נניח שאנו רוצים להוסיף 4 אלמנטים בטנזור דרגה 1 עם 8 אלמנטים.

ב-Python, פעולת הוספה של פיזור זו תיראה כך:

>>> מדדים = tf.constant([[4], [3], [1], [7]]) >>> עדכונים = tf.constant([9, 10, 11, 12]) >>> טנסור = tf.ones([8], dtype=tf.int32) >>> מעודכן = tf.tensor_scatter_nd_add(tensor, מדדים, עדכונים) >>> מעודכן

אנחנו יכולים גם להכניס בבת אחת פרוסות שלמות של טנזור בדרגה גבוהה יותר. לדוגמה, אם נרצה להכניס שתי פרוסות בממד הראשון של טנסור דרגה 3 עם שתי מטריצות של ערכים חדשים.

ב-Python, פעולת הוספה של פיזור זו תיראה כך:

>>> מדדים = tf.constant([[0], [2]]) >>> עדכונים = tf.constant([[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], ... [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]], ... [[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], .. . [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]]]) >>> tensor = tf.ones([4, 4, 4],dtype=tf.int32) >>> עודכן = tf.tensor_scatter_nd_add(טנסור, מדדים, עדכונים) >>> עודכן

הערה: במעבד, אם נמצא אינדקס מחוץ לתחום, מוחזרת שגיאה. ב-GPU, אם נמצא אינדקס מחוץ לתחום, מתעלמים מהאינדקס.

שיטות ציבוריות

פלט <T>	asOutput () מחזירה את הידית הסמלית של טנזור.
סטטי <T, U מרחיב מספר> TensorScatterAdd <T>	ליצור ( היקף היקף, טנסור Operand <T>, מדדי Operand <U>, עדכוני Operand <T>) שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת TensorScatterAdd חדשה.
פלט <T>	פלט () טנזור חדש שהועתק מטנזור ועדכונים שנוספו לפי המדדים.

שיטות בירושה

מכיתה org.tensorflow.op.PrimitiveOp

בוליאנית סופית	שווה (Object obj)
int סופי	hashcode ()
מבצע	אופ () מחזירה את Operation הבסיסית
מחרוזת סופית	toString ()

מכיתה java.lang.Object

בוליאני	שווה (Object arg0)
שיעור אחרון<?>	getClass ()
int	hashcode ()
ריק סופי	להודיע ​​()
ריק סופי	הודע הכל ()
חוּט	toString ()
ריק סופי	המתן (ארג0 ארוך, int arg1)
ריק סופי	חכה (ארג0 ארוך)
ריק סופי	חכה ()

מממשק org.tensorflow.Operand

פלט מופשט <T>

asOutput () מחזירה את הידית הסמלית של טנזור.

שיטות ציבוריות

פלט ציבורי <T> asOutput ()

מחזירה את הידית הסמלית של טנזור.

כניסות לפעולות TensorFlow הן יציאות של פעולת TensorFlow אחרת. שיטה זו משמשת להשגת ידית סמלית המייצגת את חישוב הקלט.

סטטי ציבורי TensorScatterAdd <T> ליצור ( היקף היקף , טנסור Operand <T>, מדדי Operand <U>, עדכוני Operand <T>)

שיטת מפעל ליצירת מחלקה העוטפת פעולת TensorScatterAdd חדשה.

פרמטרים

תְחוּם	ההיקף הנוכחי
מוֹתֵחַ	טנסור להעתקה/עדכון.
מדדים	טנסור אינדקס.
עדכונים	עדכונים לפיזור בפלט.

החזרות

• מופע חדש של TensorScatterAdd

פלט ציבורי <T> פלט ()

טנזור חדש שהועתק מטנזור ועדכונים שנוספו לפי המדדים.