`अधिकतम` ऑपरेशन का उपयोग करके `संसाधन` द्वारा संदर्भित चर में विरल अपडेट को कम करता है।
यह ऑपरेशन गणना करता है
# स्केलर सूचकांक रेफरी[सूचकांक, ...] = अधिकतम(रेफ[सूचकांक, ...], अपडेट[...])
# वेक्टर सूचकांक (प्रत्येक i के लिए) रेफरी[सूचकांक[i], ...] = अधिकतम(रेफ[सूचकांक[i], ...], अपडेट[i, ...])
# उच्च रैंक सूचकांक (प्रत्येक i, ..., j के लिए) रेफरी[सूचकांक[i, ..., j], ...] = अधिकतम(रेफ[सूचकांक[i, ..., j], .. .], अद्यतन[i, ..., j, ...])
डुप्लिकेट प्रविष्टियों को सही ढंग से प्रबंधित किया जाता है: यदि एकाधिक `सूचकांक` एक ही स्थान को संदर्भित करते हैं, तो उनके योगदान संयुक्त होते हैं।
`updates.shape = indices.shape + Ref.shape[1:]` या `updates.shape = []` की आवश्यकता है।
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| स्टेटिक रिसोर्सस्कैटरमैक्स |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
पब्लिक स्टैटिक रिसोर्सस्कैटरमैक्स क्रिएट ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> रिसोर्स, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीएनंबर > इंडेक्स, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स टीटाइप > अपडेट्स)
एक नए रिसोर्सस्कैटरमैक्स ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| संसाधन | 'वैरिएबल' नोड से होना चाहिए। |
| सूचकांक | `रेफ` के पहले आयाम में सूचकांकों का एक टेंसर। |
| अपडेट | `रेफ` में जोड़ने के लिए अद्यतन मानों का एक टेंसर। |
रिटर्न
- रिसोर्सस्कैटरमैक्स का एक नया उदाहरण