ScatterNdNonAliasingAdd

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস ScatterNdNonAliasingAdd

পৃথক মান বা স্লাইস ব্যবহার করে `ইনপুট`-এ স্পারস যোগ প্রয়োগ করে

সূচক `সূচক` অনুযায়ী `আপডেট` থেকে। আপডেটগুলি অ-অ্যালিয়াসিং: `ইনপুট` শুধুমাত্র জায়গায় পরিবর্তন করা হয় যদি অন্য কোনো ক্রিয়াকলাপ এটি ব্যবহার না করে। অন্যথায়, `ইনপুট` এর একটি অনুলিপি তৈরি করা হয়। এই অপারেশনটি `ইনপুট` এবং `আপডেট` উভয়ের ক্ষেত্রে একটি গ্রেডিয়েন্ট আছে।

`ইনপুট` হল `P` র‍্যাঙ্কের একটি `টেনসর` এবং `সূচক` হল `Q` র‍্যাঙ্কের `টেনসর`।

`সূচক` অবশ্যই পূর্ণসংখ্যা টেনসর হতে হবে, যাতে `ইনপুট`-এ সূচক থাকে। এটি অবশ্যই আকৃতি হতে হবে \\([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\\) যেখানে `0 < K <= P`।

`সূচক` এর অন্তর্নিহিত মাত্রা (দৈর্ঘ্য `K` সহ) উপাদানগুলির মধ্যে সূচকের সাথে মিলে যায় (যদি `K = P`) বা `(PK)`-মাত্রিক স্লাইস (যদি `K <P`) `K`th বরাবর `ইনপুট` এর মাত্রা।

`আপডেট` হল আকৃতি সহ `Q-1+PK` র‍্যাঙ্কের `টেনসর`:

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

উদাহরণস্বরূপ, বলুন আমরা একটি র্যাঙ্ক-1 টেনসরে 8টি উপাদানের সাথে 4টি বিক্ষিপ্ত উপাদান যুক্ত করতে চাই। পাইথনে, সেই সংযোজনটি দেখতে এরকম হবে:

input = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) সূচক = tf.constant([[4], [3], [1], [7]]) আপডেট = tf.constant([9, 10, 11, 12]) output = tf.scatter_nd_non_aliasing_add(input, indices, updates) with tf.Session() as sess: print(sess.run(output))

ফলস্বরূপ মান `আউটপুট` দেখতে এইরকম হবে:

[1, 13, 3, 14, 14, 6, 7, 20]

কিভাবে স্লাইস আপডেট করতে হয় সে সম্পর্কে আরো বিস্তারিত জানার জন্য tf.scatter_nd দেখুন।

ধ্রুবক

স্ট্রিং OP_NAME এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <T>
আউটপুট হিসাবে ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
স্ট্যাটিক <T TType প্রসারিত করে > ScatterNdNonAliasingAdd <T>
তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> ইনপুট, অপারেন্ড <? TNumber > সূচক, অপারেন্ড <T> আপডেটগুলি প্রসারিত করে)
একটি নতুন ScatterNdNonAliasingAdd অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <T>
আউটপুট ()
`ইনপুট` এর মতো একই আকৃতির একটি `টেনসর`, `আপডেট` সহ আপডেট করা `ইনপুট` এর মান ধারণকারী।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ধ্রুবক

সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME

এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত

ধ্রুবক মান: "ScatterNdNonAliasingAdd"

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()

টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক ScatterNdNonAliasingAdd <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> ইনপুট, Operand <? TNumber > সূচক, Operand <T> আপডেটগুলি প্রসারিত করে)

একটি নতুন ScatterNdNonAliasingAdd অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি
সুযোগ বর্তমান সুযোগ
ইনপুট একটি টেনসর।
সূচক একটি টেনসর। নিম্নলিখিত প্রকারগুলির মধ্যে একটি হতে হবে: `int32`, `int64`৷ `ইনপুট`-এ সূচকের একটি টেনসর।
আপডেট একটি টেনসর। রেফের মতো একই প্রকার থাকতে হবে। `ইনপুট`-এ যোগ করার জন্য আপডেট করা মানগুলির একটি টেনসর।
রিটার্নস
  • ScatterNdNonAliasingAdd এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> আউটপুট ()

`ইনপুট` এর মতো একই আকৃতির একটি `টেনসর`, `আপডেট` সহ আপডেট করা `ইনপুট` এর মান ধারণকারী।