ScatterDiv

публичный финальный класс ScatterDiv

Делит ссылку на переменную на редкие обновления.

Эта операция вычисляет

# Scalar indices
     ref[indices, ...] /= updates[...]
 
     # Vector indices (for each i)
     ref[indices[i], ...] /= updates[i, ...]
 
     # High rank indices (for each i, ..., j)
     ref[indices[i, ..., j], ...] /= updates[i, ..., j, ...]
 

Эта операция выводит `ref` после завершения обновления. Это упрощает объединение операций, в которых необходимо использовать значение сброса.

Повторяющиеся записи обрабатываются правильно: если несколько индексов ссылаются на одно и то же местоположение, их вклады делятся.

Требуется `updates.shape = index.shape + ref.shape[1:]` или `updates.shape = []`.

Вложенные классы

сорт

ScatterDiv.Параметры

Дополнительные атрибуты для ScatterDiv

Константы

Нить

OP_NAME

Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Публичные методы

Выход <Т>	какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора.
статический <T расширяет TType > ScatterDiv <T>	create ( Область действия , ссылка на операнд <T>, операнд <? расширяет индексы TNumber >, обновления операнда <T>, параметры... параметры) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ScatterDiv.
Выход <Т>	выходная ссылка () = То же, что `ref`.
статический ScatterDiv.Options	useLocking (логическое значение useLocking)

Унаследованные методы

Из класса org.tensorflow.op.RawOp

последнее логическое значение	равно (Объект obj)
окончательный интервал	хэш-код ()
Операция	оп () Верните эту единицу вычислений как одну Operation .
последняя строка	нанизывать ()

Из класса java.lang.Object

логическое значение	равно (Объект arg0)
последний класс<?>	получитьКласс ()
интервал	хэш-код ()
окончательная пустота	поставить в известность ()
окончательная пустота	уведомитьВсе ()
Нить	нанизывать ()
окончательная пустота	подождать (длинный arg0, int arg1)
окончательная пустота	подождите (длинный arg0)
окончательная пустота	ждать ()

Из интерфейса org.tensorflow.op.Op

абстрактная среда выполнения	окружение () Верните среду выполнения, в которой была создана эта операция.
абстрактная операция	оп () Верните эту единицу вычислений как одну Operation .

Из интерфейса org.tensorflow.Operand

абстрактный вывод <T>	какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора.
абстрактная Т	асТензор () Возвращает тензор в этом операнде.
абстрактная форма	форма () Возвращает (возможно, частично известную) форму тензора, на который ссылается Output этого операнда.
абстрактный класс<T>	тип () Возвращает тензорный тип этого операнда

Из интерфейса org.tensorflow.ndarray.Shaped

абстрактный int	классифицировать ()
абстрактная форма	форма ()
абстрактный длинный	размер () Вычисляет и возвращает общий размер этого контейнера в количестве значений.

Константы

общедоступная статическая финальная строка OP_NAME

Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.

Постоянное значение: «ScatterDiv»

Публичные методы

публичный вывод <T> asOutput ()

Возвращает символический дескриптор тензора.

Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.

public static ScatterDiv <T> create (область действия , ссылка на операнд <T>, операнд <? расширяет индексы TNumber >, обновления операнда <T>, параметры... параметры)

Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ScatterDiv.

Параметры

объем	текущий объем
ссылка	Должно быть из узла «Переменная».
индексы	Тензор индексов в первом измерении `ref`.
обновления	Тензор значений, на которые делится `ref`.
параметры	содержит значения необязательных атрибутов

Возврат

• новый экземпляр ScatterDiv

публичный вывод <T> outputRef ()

= То же, что `ref`. Возвращается для удобства операций, которые хотят использовать обновленные значения после завершения обновления.

public static ScatterDiv.Options useLocking (логическое значение useLocking)

Параметры

использоватьLocking	Если True, операция будет защищена блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.