ScatterNd

classe final pública ScatterNd

Espalhe `updates` em um novo tensor de acordo com `indices`.

Cria um novo tensor aplicando `atualizações` esparsas a valores individuais ou fatias dentro de um tensor (inicialmente zero para numérico, vazio para string) da `forma` fornecida de acordo com os índices. Este operador é o inverso do operador tf.gather_nd que extrai valores ou fatias de um determinado tensor.

Essa operação é semelhante a tensor_scatter_add, exceto que o tensor é inicializado com zero. Chamar tf.scatter_nd(indices, values, shape) é idêntico a `tensor_scatter_add(tf.zeros(shape, values.dtype), indices, values)`

Se `índices` contiverem duplicatas, suas atualizações serão acumuladas (somadas).

AVISO : A ordem na qual as atualizações são aplicadas não é determinística, então a saída será não determinística se `índices` contiverem duplicatas -- devido a alguns problemas de aproximação numérica, números somados em ordem diferente podem produzir resultados diferentes.

`indices` é um tensor inteiro contendo índices em um novo tensor de forma `shape`. A última dimensão de `índices` pode ser no máximo a classificação de `forma`:

índices.forma[-1] <= forma.classificação

A última dimensão de `indices` corresponde a índices em elementos (se `indices.shape[-1] = shape.rank`) ou fatias (se `indices.shape[-1] < shape.rank`) ao longo da dimensão `indices .shape[-1]` de `shape`. `updates` é um tensor com forma

índices.forma[:-1] + forma[índices.forma[-1]:]

A forma mais simples de dispersão é inserir elementos individuais em um tensor por índice. Por exemplo, digamos que queremos inserir 4 elementos dispersos em um tensor de rank 1 com 8 elementos.

Em Python, esta operação de dispersão ficaria assim: 

indices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]])
     updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
     shape = tf.constant([8])
     scatter = tf.scatter_nd(indices, updates, shape)
     print(scatter)
O tensor resultante ficaria assim:

[0, 11, 0, 10, 9, 0, 0, 12]

Também podemos inserir fatias inteiras de um tensor de classificação mais alta de uma só vez. Por exemplo, se quisermos inserir duas fatias na primeira dimensão de um tensor de rank 3 com duas matrizes de novos valores.

Em Python, esta operação de dispersão ficaria assim: 

indices = tf.constant([[0], [2]])
     updates = tf.constant([[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6],
                             [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]],
                            [[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6],
                             [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]]])
     shape = tf.constant([4, 4, 4])
     scatter = tf.scatter_nd(indices, updates, shape)
     print(scatter)
O tensor resultante ficaria assim:

[[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]], [[0, 0, 0 , 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]], [[5, 5, 5, 5], [6, 6] , 6, 6], [7, 7, 7, 7], [8, 8, 8, 8]], [[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0 , 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]]

Observe que na CPU, se um índice fora do limite for encontrado, um erro será retornado. Na GPU, se um índice fora do limite for encontrado, o índice será ignorado.

Constantes

Corda OP_NAME O nome desta operação, como conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Métodos públicos

Saída <U>
comoSaída ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
estático <U estende TType , T estende TNumber > ScatterNd <U>
create ( Escopo do escopo, índices do operando <T>, atualizações do operando <U>, formato do operando <T>)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação ScatterNd.
Saída <U>
saída ()
Um novo tensor com a forma dada e atualizações aplicadas de acordo com os índices.

Métodos Herdados

Constantes

String final estática pública OP_NAME

O nome desta operação, como conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow

Valor constante: "ScatterNd"

Métodos públicos

Public Output <U> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico do tensor.

As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static ScatterNd <U> create ( Escopo do escopo, Índices do Operando <T>, Atualizações do Operando <U>, Forma do Operando <T>)

Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação ScatterNd.

Parâmetros
alcance escopo atual
índices Tensor de índice.
atualizações Atualizações para espalhar na saída.
forma 1-D. A forma do tensor resultante.
Devoluções
  • uma nova instância de ScatterNd

saída pública <U> saída ()

Um novo tensor com a forma dada e atualizações aplicadas de acordo com os índices.