'Max' işlemini kullanarak 'resource' tarafından başvurulan değişkendeki seyrek güncellemeleri azaltır.
Bu işlem hesaplanır
# Skaler indeksler ref[indeksler, ...] = max(ref[indeksler, ...], güncellemeler[...])
# Vektör indeksleri (her i için) ref[indeksler[i], ...] = max(ref[indeksler[i], ...], güncellemeler[i, ...])
# Yüksek dereceli indeksler (her i, ..., j için) ref[indeksler[i, ..., j], ...] = max(ref[indeksler[i, ..., j], .. .], güncellemeler[i, ..., j, ...])
Yinelenen girişler doğru şekilde işlenir: birden fazla "endeks" aynı konuma referans veriyorsa bunların katkıları birleştirilir.
`updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:]' veya `updates.shape = []' gerektirir.
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
statik ResourceScatterMax |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
public static ResourceScatterMax create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> kaynak, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > endeksler, İşlenen <? TType'ı genişletir > güncellemeler)
Yeni bir ResourceScatterMax işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
kaynak | Bir 'Değişken' düğümden olmalıdır. |
endeksler | 'Ref'in birinci boyutuna ait indekslerin tensörü. |
güncellemeler | "Ref"e eklenecek güncellenmiş değerlerin tensörü. |
İadeler
- ResourceScatterMax'ın yeni bir örneği