Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: БарьерВставитьМногие
#include <data_flow_ops.h> Для каждого ключа присваивается соответствующее значение указанному компоненту.
Краткое содержание
Если ключ в барьере не найден, эта операция создаст новый неполный элемент. Если в барьере найден ключ, а элемент уже имеет значение в компоненте package_index, эта операция завершится с ошибкой INVALID_ARGUMENT и оставит барьер в неопределенном состоянии.
Аргументы:
- область: объект области.
- handle: Дескриптор барьера.
- ключи: одномерный тензор ключей длиной n.
- значения: любой размерный тензор значений, связанных с соответствующими ключами. 0-е измерение должно иметь длину n.
- компонент_индекс: Назначаемый компонент барьерных элементов.
Возврат:
Публичные атрибуты
Общественные функции
оператор::tensorflow::Операция
operator::tensorflow::Operation() const
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::BarrierInsertMany Class Reference\n\ntensorflow::ops::BarrierInsertMany\n==================================\n\n`#include \u003cdata_flow_ops.h\u003e`\n\nFor each key, assigns the respective value to the specified component.\n\nSummary\n-------\n\nIf a key is not found in the barrier, this operation will create a new incomplete element. If a key is found in the barrier, and the element already has a value at component_index, this operation will fail with INVALID_ARGUMENT, and leave the barrier in an undefined state.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- handle: The handle to a barrier.\n- keys: A one-dimensional tensor of keys, with length n.\n- values: An any-dimensional tensor of values, which are associated with the respective keys. The 0th dimension must have length n.\n- component_index: The component of the barrier elements that is being assigned.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- the created [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [BarrierInsertMany](#classtensorflow_1_1ops_1_1_barrier_insert_many_1a8ee6cfc13fdf57f11e86b4d6692898b8)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` handle, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` keys, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` values, int64 component_index)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_barrier_insert_many_1aa3425272e66a4448615caa6b258f4a66) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| [operator::tensorflow::Operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_barrier_insert_many_1ad8ad6d9598344b4090c7d2af0ace852d)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### BarrierInsertMany\n\n```gdscript\n BarrierInsertMany(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input handle,\n ::tensorflow::Input keys,\n ::tensorflow::Input values,\n int64 component_index\n)\n``` \n\n### operator::tensorflow::Operation\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Operation() const \n```"]]
