ResourceScatterNdUpdate

ResourceScatterNdUpdate kelas akhir publik

Menerapkan `pembaruan` yang jarang pada nilai atau bagian individual dalam suatu nilai tertentu

variabel menurut `indeks`.

`ref` adalah `Tensor` dengan peringkat `P` dan `indices` adalah `Tensor` dengan peringkat `Q`.

`indeks` harus berupa tensor bilangan bulat, berisi indeks ke dalam `ref`. Itu harus berbentuk `[d_0, ..., d_{Q-2}, K]` dengan `0 < K <= P`.

Dimensi terdalam dari `indeks` (dengan panjang `K`) sesuai dengan indeks ke dalam elemen (jika `K = P`) atau irisan (jika `K < P`) sepanjang `dimensi ke-K` dari `ref`.

`updates` adalah `Tensor` dengan peringkat `Q-1+PK` dengan bentuk:

[d_0, ..., d_{Q-2, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]].
 }

Misalnya, kita ingin memperbarui 4 elemen yang tersebar ke tensor peringkat-1 menjadi 8 elemen. Dengan Python, pembaruan tersebut akan terlihat seperti ini:

ref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
     indices = tf.constant([[4], [3], [1] ,[7]])
     updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
     update = tf.scatter_nd_update(ref, indices, updates)
     with tf.Session() as sess:
       print sess.run(update)

Hasil pembaruan untuk ref akan terlihat seperti ini:

[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]

Lihat tf.scatter_nd untuk detail selengkapnya tentang cara memperbarui irisan.

Kelas Bersarang

kelas ResourceScatterNdUpdate.Opsi Atribut opsional untuk ResourceScatterNdUpdate

Konstanta

Rangkaian OP_NAME Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

ResourceScatterNdUpdate statis	buat ( Lingkup lingkup, Operan <?> ref, Operan <? extends TNumber > indeks, Operand <? extends TType > pembaruan, Opsi... opsi) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ResourceScatterNdUpdate baru.
ResourceScatterNdUpdate.Options statis	useLocking (penguncian penggunaan Boolean)

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.RawOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu `Operation` .
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Dari antarmuka org.tensorflow.op.Op

Lingkungan Eksekusi abstrak	env () Kembalikan lingkungan eksekusi tempat operasi ini dibuat.
Operasi abstrak	op () Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu `Operation` .

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "ResourceScatterNdUpdate"

Metode Publik

ResourceScatterNdUpdate statis publik buat ( Lingkup cakupan , Operan <?> ref, Operan <? extends TNumber > indeks, Operand <? extends TType > pembaruan, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ResourceScatterNdUpdate baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
referensi	Pegangan sumber daya. Harus dari VarHandleOp.
indeks	Sebuah Tensor. Harus berupa salah satu dari jenis berikut: int32, int64. Tensor indeks menjadi ref.
pembaruan	Sebuah Tensor. Harus memiliki tipe yang sama dengan ref. Tensor nilai yang diperbarui untuk ditambahkan ke referensi.
pilihan	membawa nilai atribut opsional

Kembali

contoh baru ResourceScatterNdUpdate

ResourceScatterNdUpdate.Options statis publik useLocking (Boolean useLocking)

Parameter

gunakan Penguncian	Bodoh opsional. Defaultnya adalah Benar. Jika Benar, penugasan akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan.