TensorScatterNdUpdate

classe finale publique TensorScatterNdUpdate

Dispersez les « mises à jour » dans un tenseur existant selon les « indices ».

Cette opération crée un nouveau tenseur en appliquant des « mises à jour » éparses au « tenseur » transmis. Cette opération est très similaire à tf.scatter_nd , sauf que les mises à jour sont dispersées sur un tenseur existant (par opposition à un tenseur zéro). Si la mémoire du tenseur existant ne peut pas être réutilisée, une copie est réalisée et mise à jour.

Si « indices » contient des doublons, alors nous sélectionnons la dernière mise à jour de l'index.

Si un index hors limite est trouvé sur le processeur, une erreur est renvoyée.

ATTENTION : Il existe des sémantiques spécifiques au GPU pour cette opération. - Si un index hors limite est trouvé, l'index est ignoré. - L'ordre dans lequel les mises à jour sont appliquées est non déterministe, donc la sortie sera non déterministe si « indices » contient des doublons.

`indices` est un tenseur entier contenant des indices dans un nouveau tenseur de forme `shape`.

  • `indices` doit avoir au moins 2 axes : `(num_updates, index_degree)`.
  • Le dernier axe des « indices » correspond à la profondeur d'indexation dans le « tenseur », donc cette profondeur d'index doit être inférieure au rang du « tenseur » : `indices.shape[-1] <= tensor.ndim`
si `indices.shape[-1] = tensor.rank` cette opération indexe et met à jour les éléments scalaires. si `indices.shape[-1] < tensor.rank`, il indexe et met à jour les tranches du `tensor` d'entrée.

Chaque « mise à jour » a un rang de « tensor.rank - indices.shape[-1] ». La forme générale des « mises à jour » est : 

indices.shape[:-1] + tensor.shape[indices.shape[-1]:]
Pour des exemples d'utilisation, voir la fonction python [tf.tensor_scatter_nd_update]( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/tensor_scatter_nd_update)

Constantes

Chaîne OP_NAME Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Méthodes publiques

Sortie <T>
comme Sortie ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
statique <T étend TType > TensorScatterNdUpdate <T>
créer (portée de portée , tenseur d'opérande <T>, opérande <? étend TNumber > indices, mises à jour d' opérande <T>)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération TensorScatterNdUpdate.
Sortie <T>
sortir ()
Un nouveau tenseur avec la forme donnée et des mises à jour appliquées en fonction des indices.

Méthodes héritées

Constantes

chaîne finale statique publique OP_NAME

Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow

Valeur constante : "TensorScatterUpdate"

Méthodes publiques

sortie publique <T> asOutput ()

Renvoie le handle symbolique du tenseur.

Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.

public static TensorScatterNdUpdate <T> créer ( portée de portée , tenseur d' opérande <T>, opérande <? étend TNumber > indices, mises à jour d'opérande <T>)

Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération TensorScatterNdUpdate.

Paramètres
portée portée actuelle
tenseur Tenseur à copier/mettre à jour.
indices Tenseur d'indice.
mises à jour Mises à jour à disperser dans la sortie.
Retour
  • une nouvelle instance de TensorScatterNdUpdate

sortie publique <T> sortie ()

Un nouveau tenseur avec la forme donnée et des mises à jour appliquées en fonction des indices.