TensorScatterUpdate

공개 최종 클래스 TensorScatterUpdate

'인덱스'에 따라 기존 텐서에 '업데이트'를 분산시킵니다.

이 작업은 전달된 '텐서'에 희박한 '업데이트'를 적용하여 새 텐서를 생성합니다. 이 작업은 업데이트가 기존 텐서(0텐서가 아닌)에 분산된다는 점을 제외하면 tf.scatter_nd 와 매우 유사합니다. 기존 텐서의 메모리를 재사용할 수 없는 경우 복사본이 만들어지고 업데이트됩니다.

`인덱스`에 중복 항목이 포함된 경우 인덱스의 마지막 업데이트를 선택합니다.

CPU에서 범위를 벗어난 인덱스가 발견되면 오류가 반환됩니다.

경고 : 이 작업에는 GPU 관련 의미가 있습니다. - 범위를 벗어난 인덱스가 발견되면 해당 인덱스는 무시됩니다. - 업데이트가 적용되는 순서는 비결정적이므로 '인덱스'에 중복 항목이 포함된 경우 출력은 비결정적입니다.

`indices`는 `shape` 형태의 새로운 텐서에 대한 인덱스를 포함하는 정수 텐서입니다.

  • `인덱스`에는 `(num_updates, index_length)`라는 축이 2개 이상 있어야 합니다.
  • `인덱스`의 마지막 축은 `텐서`에 대한 인덱스 깊이이므로 이 인덱스 깊이는 `텐서` 순위보다 작아야 합니다: `indices.shape[-1] <= tensor.ndim`
`indices.shape[-1] = tensor.rank`인 경우 이 Op는 스칼라 요소를 색인화하고 업데이트합니다. `indices.shape[-1] < tensor.rank`인 경우 입력 `tensor`의 조각을 색인화하고 업데이트합니다.

각 `업데이트`의 순위는 `tensor.rank - indices.shape[-1]`입니다. `updates`의 전체적인 형태는 다음과 같습니다: 

indices.shape[:-1] + tensor.shape[indices.shape[-1]:]
사용 예는 python [tf.tensor_scatter_nd_update]( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/tensor_scatter_nd_update) 함수를 참조하세요.

공개 방법

출력 <T>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
static <T, U 확장 번호> TensorScatterUpdate <T>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 텐서, 피연산자 <U> 인덱스, 피연산자 <T> 업데이트)
새로운 TensorScatterUpdate 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <T>
출력 ()
주어진 형태와 인덱스에 따라 업데이트가 적용된 새로운 텐서.

상속된 메서드

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 TensorScatterUpdate <T> create ( 범위 범위, Operand <T> 텐서, Operand <U> 인덱스, Operand <T> 업데이트)

새로운 TensorScatterUpdate 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
텐서 복사/업데이트할 텐서.
지수 인덱스 텐서.
업데이트 출력에 분산되도록 업데이트합니다.
보고
  • TensorScatterUpdate의 새로운 인스턴스

공개 출력 <T> 출력 ()

주어진 형태와 인덱스에 따라 업데이트가 적용된 새로운 텐서.