TensorScatterUpdate

सार्वजनिक अंतिम कक्षा TensorScatterUpdate

`सूचकांकों` के अनुसार `अपडेट्स` को मौजूदा टेंसर में बिखेरें।

यह ऑपरेशन पास किए गए `टेंसर` में विरल `अपडेट` लागू करके एक नया टेंसर बनाता है। यह ऑपरेशन tf.scatter_nd के समान है, सिवाय इसके कि अपडेट मौजूदा टेंसर पर बिखरे हुए हैं (शून्य-टेंसर के विपरीत)। यदि मौजूदा टेंसर की मेमोरी का पुन: उपयोग नहीं किया जा सकता है, तो एक प्रतिलिपि बनाई और अद्यतन की जाती है।

यदि `सूचकांक` में डुप्लिकेट हैं, तो हम सूचकांक के लिए अंतिम अद्यतन चुनते हैं।

यदि सीपीयू पर आउट ऑफ बाउंड इंडेक्स पाया जाता है, तो एक त्रुटि वापस आ जाती है।

चेतावनी : इस ऑपरेशन के लिए कुछ GPU विशिष्ट शब्दार्थ हैं। - यदि कोई आउट ऑफ बाउंड इंडेक्स पाया जाता है, तो इंडेक्स को नजरअंदाज कर दिया जाता है। - जिस क्रम में अद्यतन लागू किए जाते हैं वह गैर-नियतात्मक है, इसलिए यदि 'सूचकांकों' में डुप्लिकेट हैं तो आउटपुट गैर-नियतात्मक होगा।

`सूचकांक` एक पूर्णांक टेंसर है जिसमें सूचकांक `आकार` के एक नए टेंसर में समाहित होते हैं।

  • `सूचकांक` में कम से कम 2 अक्ष होने चाहिए: `(num_updates, Index_depth)`।
  • `सूचकांकों` की अंतिम धुरी `टेन्सर` में अनुक्रमित करने के लिए कितनी गहराई है, इसलिए इस सूचकांक की गहराई `टेन्सर` की रैंक से कम होनी चाहिए: `indices.shape[-1] <=tensor.ndim`
यदि `indices.shape[-1] = Tensor.rank` यह Op अदिश तत्वों को अनुक्रमित और अद्यतन करता है। यदि `indices.shape[-1] <tensor.rank` यह इनपुट `tensor` के स्लाइस को अनुक्रमित और अद्यतन करता है।

प्रत्येक `अपडेट` की रैंक `tensor.rank - indices.shape[-1]` है। `अपडेट` का समग्र आकार इस प्रकार है:

indices.shape[:-1] + tensor.shape[indices.shape[-1]:]
 
उपयोग के उदाहरणों के लिए पायथन [tf.tensor_scatter_nd_update]( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/tensor_scatter_nd_update) फ़ंक्शन देखें

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <T>
आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <T, U संख्या बढ़ाता है> TensorScatterUpdate <T>
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> टेंसर, ऑपरेंड <U> इंडेक्स, ऑपरेंड <T> अपडेट)
एक नया TensorScatterUpdate ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <T>
आउटपुट ()
सूचकांकों के अनुसार दिए गए आकार और अपडेट के साथ एक नया टेंसर लागू किया गया।

विरासत में मिले तरीके

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()

टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।

सार्वजनिक स्थैतिक TensorScatterUpdate <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> टेंसर, ऑपरेंड <U> इंडेक्स, ऑपरेंड <T> अपडेट)

एक नया TensorScatterUpdate ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
टेन्सर कॉपी/अपडेट करने के लिए टेंसर।
सूचकांक सूचकांक टेंसर.
अपडेट आउटपुट में बिखरने के लिए अद्यतन।
रिटर्न
  • TensorScatterUpdate का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()

सूचकांकों के अनुसार दिए गए आकार और अपडेट के साथ एक नया टेंसर लागू किया गया।