Áp dụng phép cộng thưa thớt cho `input` bằng cách sử dụng các giá trị hoặc lát cắt riêng lẻ
từ `cập nhật` theo chỉ số `chỉ số`. Các bản cập nhật không có răng cưa: `input` chỉ được sửa đổi tại chỗ nếu không có thao tác nào khác sử dụng nó. Nếu không, một bản sao của `input` sẽ được tạo. Thao tác này có độ dốc đối với cả `đầu vào` và `cập nhật`.
`input` là một `Tensor` có hạng `P` và `chỉ số` là một `Tensor` có hạng `Q`.
`chỉ số` phải là tenxơ số nguyên, chứa các chỉ số vào `đầu vào`. Nó phải là hình dạng \\([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\\) trong đó `0 < K <= P`.
Chiều trong cùng của `chỉ số` (có độ dài `K`) tương ứng với chỉ số thành các phần tử (nếu `K = P`) hoặc `(PK)` lát cắt chiều (nếu `K < P`) dọc theo `K`th kích thước của `đầu vào`.
`update` là `Tensor` cấp `Q-1+PK` có hình dạng:
$$[d_0, ..., d_{Q-2}, input.shape[K], ..., input.shape[P-1]].$$
Ví dụ: giả sử chúng ta muốn thêm 4 phần tử phân tán vào một tenxơ hạng 1 cho 8 phần tử. Trong Python, phần bổ sung đó sẽ trông như thế này:
đầu vào = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) chỉ số = tf.constant([[4], [3], [1], [7]]) update = tf.constant([9, 10, 11, 12]) out = tf.scatter_nd_non_aliasing_add(input,index,updates) với tf.Session() là sess: print(sess.run(output))
Giá trị kết quả `output` sẽ trông như thế này:
[1, 13, 3, 14, 14, 6, 7, 20]
Xem tf.scatter_nd để biết thêm chi tiết về cách cập nhật các slice.
Hằng số
| Sợi dây | OP_NAME | Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow |
Phương pháp công khai
| Đầu ra <T> | asOutput () Trả về tay cầm tượng trưng của tensor. |
| tĩnh <T mở rộng TType > ScatterNdNonAliasingAdd <T> | |
| Đầu ra <T> | đầu ra () Một `Tensor` có hình dạng giống như `input`, chứa các giá trị của `input` được cập nhật với `update`. |
Phương pháp kế thừa
Hằng số
Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME
Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow
Phương pháp công khai
Đầu ra công khai <T> asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.
public static ScatterNdNonAliasingAdd <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, đầu vào Toán hạng <T>, Toán hạng <? mở rộng TNumber > chỉ mục, cập nhật Toán hạng <T>)
Phương thức gốc để tạo một lớp bao gồm một thao tác ScatterNdNonAliasingAdd mới.
Thông số
| phạm vi | phạm vi hiện tại |
|---|---|
| đầu vào | Một tenxơ. |
| chỉ số | Một tenxơ. Phải là một trong các loại sau: `int32`, `int64`. Một tensor của các chỉ số thành `input`. |
| cập nhật | Một tenxơ. Phải cùng loại với ref. Một tensor gồm các giá trị được cập nhật để thêm vào `input`. |
Trả lại
- một phiên bản mới của ScatterNdNonAliasingAdd
Đầu ra công khai đầu ra <T> ()
Một `Tensor` có hình dạng giống như `input`, chứa các giá trị của `input` được cập nhật với `update`.