TensorScatterSub

공개 최종 클래스 TensorScatterSub

'인덱스'에 따라 기존 텐서에서 희박한 '업데이트'를 뺍니다.

이 작업은 전달된 '텐서'에서 희박한 '업데이트'를 빼서 새 텐서를 생성합니다. 이 작업은 (변수가 아닌) 기존 텐서에서 업데이트를 뺀다는 점을 제외하면 'tf.scatter_nd_sub'와 매우 유사합니다. 기존 텐서의 메모리를 재사용할 수 없는 경우 복사본이 만들어지고 업데이트됩니다.

`indices`는 `shape` 형태의 새로운 텐서에 대한 인덱스를 포함하는 정수 텐서입니다. `indices`의 마지막 차원은 기껏해야 `shape`의 순위일 수 있습니다.

indices.shape[-1] <= 모양.순위

`indices`의 마지막 차원은 `indices.shape[-1] = shape.rank`인 경우 요소 또는 `indices.shape[-1] < Shape.rank`인 경우 차원 `indices'에 따른 조각의 인덱스에 해당합니다. .shape[-1]` '모양'. `updates`는 모양이 있는 텐서입니다.

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

tensor_scatter_sub의 가장 간단한 형태는 인덱스별로 텐서에서 개별 요소를 빼는 것입니다. 예를 들어, 8개의 요소가 있는 랭크 1 텐서에 4개의 분산된 요소를 삽입한다고 가정해 보겠습니다.

Python에서 이 분산 빼기 연산은 다음과 같습니다:

indices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]])
     updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
     tensor = tf.ones([8], dtype=tf.int32)
     updated = tf.tensor_scatter_nd_sub(tensor, indices, updates)
     print(updated)

결과 텐서는 다음과 같습니다.

[1, -10, 1, -9, -8, 1, 1, -11]

또한, 더 높은 순위의 텐서 전체 조각을 한 번에 삽입할 수도 있습니다. 예를 들어, 새 값의 행렬 두 개가 있는 랭크 3 텐서의 첫 번째 차원에 두 개의 슬라이스를 삽입하려는 경우입니다.

Python에서 이 분산형 추가 작업은 다음과 같습니다:

indices = tf.constant([[0], [2]])
     updates = 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)
     updated = tf.tensor_scatter_nd_sub(tensor, indices, updates)
     print(updated)

결과 텐서는 다음과 같습니다.

[[[-4, -4, -4, -4], [-5, -5, -5, -5], [-6, -6, -6, -6], [-7, -7 , -7, -7]], [[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]] , [[-4, -4, -4, -4], [-5, -5, -5, -5], [-6, -6, -6, -6], [-7, -7 , -7, -7]], [[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]] ]

CPU에서 범위를 벗어난 인덱스가 발견되면 오류가 반환됩니다. GPU에서는 범위를 벗어난 인덱스가 발견되면 해당 인덱스가 무시됩니다.

공개 방법

출력 <T>	출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
static <T, U 확장 번호> TensorScatterSub <T>	생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 텐서, 피연산자 <U> 인덱스, 피연산자 <T> 업데이트) 새로운 TensorScatterSub 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <T>	출력 () 텐서에서 복사된 새 텐서 및 인덱스에 따라 업데이트가 뺍니다.

상속된 메서드

org.tensorflow.op.PrimitiveOp 클래스에서

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시 코드 ()
작업	op () 기본 `Operation` 반환합니다.
최종 문자열	toString ()

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

인터페이스 org.tensorflow.Operand 에서

추상 출력 <T>

출력 ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

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.

public static TensorScatterSub <T> create ( 범위 범위, Operand <T> 텐서, Operand <U> 인덱스, Operand <T> 업데이트)

새로운 TensorScatterSub 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수

범위	현재 범위
텐서	복사/업데이트할 텐서.
지수	인덱스 텐서.
업데이트	출력에 분산되도록 업데이트합니다.

보고

TensorScatterSub의 새로운 인스턴스

공개 출력 <T> 출력 ()

텐서에서 복사된 새 텐서 및 인덱스에 따라 업데이트가 뺍니다.