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

TensorScatterMax

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস TensorScatterMax

উপাদান অনুসারে সর্বাধিক গ্রহণ করে একটি টেনসরে একটি স্পার্স আপডেট প্রয়োগ করুন।

`টেনসর` থেকে কপি করা একটি নতুন টেনসর ফেরত দেয় যার মান সূচক অনুযায়ী টেনসর এবং আপডেটের মধ্যে উপাদান-ভিত্তিক সর্বাধিক।

>>> টেনসর = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] >>> সূচক = [[1], [4], [5]] >>> আপডেট = [1, -1 , 1] >>> tf.tensor_scatter_nd_max(tensor, indices, updates).numpy() array([0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], dtype=int32)

আরো বিস্তারিত জানার জন্য tf.tensor_scatter_nd_update দেখুন।

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <T>
আউটপুট হিসাবে ()
একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
static <T, U প্রসারিত সংখ্যা> TensorScatterMax <T>
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> টেনসর, Operand <U> সূচক, Operand <T> আপডেট)
একটি নতুন TensorScatterMax অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি৷
আউটপুট <T>
আউটপুট ()
টেনসর থেকে কপি করা একটি নতুন টেনসর যার মানগুলি সূচক অনুসারে টেনসর এবং আপডেটের মধ্যে উপাদান-ভিত্তিক সর্বাধিক।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()

একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক TensorScatterMax <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> টেনসর, অপারেন্ড <U> সূচক, অপারেন্ড <T> আপডেট)

একটি নতুন TensorScatterMax অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি৷

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
টেনসর আপডেট করার জন্য টেনসর।
সূচক সূচক টেনসর।
আপডেট আউটপুট মধ্যে ছড়িয়ে ছিটিয়ে আপডেট.
রিটার্নস
  • TensorScatterMax এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> আউটপুট ()

টেনসর থেকে কপি করা একটি নতুন টেনসর যার মানগুলি সূচক অনুসারে টেনসর এবং আপডেটের মধ্যে উপাদান-ভিত্তিক সর্বাধিক।