تحذير: تم إهمال واجهة برمجة التطبيقات هذه وستتم إزالتها في إصدار مستقبلي من TensorFlow بعد استقرار الاستبدال .

TensorScatterUpdate

فئة TensorScatterUpdate العامة النهائية

مبعثر "التحديثات" في موتر موجود وفقاً لـ "الفهارس".

تنشئ هذه العملية موترًا جديدًا عن طريق تطبيق "تحديثات" متفرقة على "الموتر" الذي تم تمريره. هذه العملية تشبه إلى حد بعيد tf.scatter_nd ، فيما عدا أن التحديثات مبعثرة على موتر موجود (على عكس موتر صفر). إذا تعذر إعادة استخدام ذاكرة الموتر الموجود ، فسيتم عمل نسخة وتحديثها.

إذا كانت "الفهارس" تحتوي على تكرارات ، فإننا نختار آخر تحديث للفهرس.

إذا تم العثور على فهرس خارج منضم على وحدة المعالجة المركزية ، يتم إرجاع خطأ.

تحذير : هناك بعض دلالات GPU الخاصة بهذه العملية. - إذا تم العثور على فهرس خارج النطاق ، يتم تجاهل الفهرس. - الترتيب الذي يتم تطبيق التحديثات به غير محدد ، لذلك سيكون الناتج غير محدد إذا كانت "الفهارس" تحتوي على تكرارات.

"الفهارس" هو موتر عدد صحيح يحتوي على مؤشرات في موتر جديد للشكل "الشكل".

  • يجب أن تحتوي "الفهارس" على محورين على الأقل: "(عدد_التحديثات ، عمق_الفهرس)`.
  • المحور الأخير من "المؤشرات" هو مدى عمق الفهرسة في "tensor" لذا يجب أن يكون عمق المؤشر أقل من رتبة "tensor": `indices.shape [-1] <= tensor.ndim`
إذا كان `indices.shape [-1] = tensor.rank` فهارس Op هذه وتحدّث العناصر العددية. إذا كان `indices.shape [-1] <tensor.rank` فإنه يقوم بفهرسة وتحديث شرائح الإدخال` tensor`.

كل "تحديث" له رتبة "tensor.rank - index.shape [-1]`. الشكل العام لـ "التحديثات" هو:

indices.shape[:-1] + tensor.shape[indices.shape[-1]:]
 
للحصول على أمثلة للاستخدام ، راجع وظيفة python [tf.tensor_scatter_nd_update] (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/tensor_scatter_nd_update)

الطرق العامة

الإخراج <T>
asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت <T ، U يمتد رقم> TensorScatterUpdate <T>
إنشاء ( نطاق النطاق ، عامل التشغيل <T> موتر ، مؤشرات عامل <U> ، تحديثات عامل التشغيل <T>)
طريقة المصنع لإنشاء فئة التفاف لعملية TensorScatterUpdate جديدة.
الإخراج <T>
الإخراج ()
موتر جديد بالشكل المحدد والتحديثات المطبقة وفقًا للمؤشرات.

الطرق الموروثة

الطرق العامة

الإخراج العام <T> كإخراج ()

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

المدخلات لعمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. تستخدم هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب المدخلات.

إنشاء TensorScatterUpdate العام الثابت ( نطاق النطاق ، عامل التشغيل <T> موتر ، عامل التشغيل <U> فهارس ، عامل التشغيل <T> تحديثات)

طريقة المصنع لإنشاء فئة التفاف لعملية TensorScatterUpdate جديدة.

المعلمات
مجال النطاق الحالي
موتر موتر للنسخ / التحديث.
المؤشرات موتر الفهرس.
التحديثات تحديثات للتشتت في الإخراج.
عائدات
  • مثيل جديد من TensorScatterUpdate

الإخراج العام <T> الإخراج ()

موتر جديد بالشكل المحدد والتحديثات المطبقة وفقًا للمؤشرات.