تدفق التوتر:: العمليات:: ResourceScatterNdAdd
#include <state_ops.h>يطبق إضافة متفرقة على القيم الفردية أو الشرائح في متغير .
ملخص
ref هو Tensor ذو الرتبة P indices عبارة عن Tensor من الرتبة Q .
يجب أن تكون indices عددًا صحيحًا، وتحتوي على مؤشرات في ref . يجب أن يكون الشكل [d_0, ..., d_{Q-2}, K] حيث 0 < K <= P .
البعد الأعمق indices (مع الطول K ) يتوافق مع المؤشرات في العناصر (إذا كانت K = P ) أو الشرائح (إذا كانت K < P ) على طول البعد K ref .
updates هي Tensor من الرتبة Q-1+PK بالشكل:
[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]]
على سبيل المثال، لنفترض أننا نريد إضافة 4 عناصر متفرقة إلى موتر من الرتبة 1 إلى 8 عناصر. في بايثون، ستبدو هذه الإضافة كما يلي:
ref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], use_resource=True) indices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]]) updates = tf.constant([9, 10, 11, 12]) add = tf.scatter_nd_add(ref, indices, updates) with tf.Session() as sess: print sess.run(add)
سيبدو التحديث الناتج إلى المرجع كما يلي:
[1, 13, 3, 14, 14, 6, 7, 20]
راجع tf.scatter_nd للحصول على مزيد من التفاصيل حول كيفية إجراء تحديثات على الشرائح.
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- المرجع: مقبض الموارد. يجب أن يكون من VarHandleOp.
- المؤشرات: موتر . يجب أن يكون أحد الأنواع التالية: int32، int64. موتر من المؤشرات في المرجع.
- التحديثات: موتر . يجب أن يكون له نفس النوع مثل المرجع. موتر القيم المراد إضافتها إلى المرجع.
السمات الاختيارية (انظر Attrs ):
- use_locking: منطقي اختياري. الافتراضيات إلى صحيح. إذا كان True، فسيتم حماية المهمة بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.
العوائد:
-
Operationالتي تم إنشاؤها
البنائين والمدمرين | |
|---|---|
ResourceScatterNdAdd (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input ref, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input updates) | |
ResourceScatterNdAdd (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input ref, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input updates, const ResourceScatterNdAdd::Attrs & attrs) |
الصفات العامة | |
|---|---|
operation | |
الوظائف العامة | |
|---|---|
operator::tensorflow::Operation () const | |
وظائف ثابتة العامة | |
|---|---|
UseLocking (bool x) | |
الهياكل | |
|---|---|
| Tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdAdd:: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ ResourceScatterNdAdd . |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
الوظائف العامة
ResourceScatterNdAdd
ResourceScatterNdAdd( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input ref, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input updates )
ResourceScatterNdAdd
ResourceScatterNdAdd( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input ref, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input updates, const ResourceScatterNdAdd::Attrs & attrs )
المشغل::tensorflow::Operation
operator::tensorflow::Operation() const
وظائف ثابتة العامة
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::ResourceScatterNdAdd Class Reference\n\ntensorflow::ops::ResourceScatterNdAdd\n=====================================\n\n`#include \u003cstate_ops.h\u003e`\n\nApplies sparse addition to individual values or slices in a [Variable](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/variable#classtensorflow_1_1ops_1_1_variable).\n\nSummary\n-------\n\n`ref` is a [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with rank `P` and `indices` is a [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) of rank `Q`.\n\n`indices` must be integer tensor, containing indices into `ref`. It must be shape `[d_0, ..., d_{Q-2}, K]` where `0 \u003c K \u003c= P`.\n\nThe innermost dimension of `indices` (with length `K`) corresponds to indices into elements (if `K = P`) or slices (if `K \u003c P`) along the `K`th dimension of `ref`.\n\n`updates` is [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) of rank `Q-1+P-K` with shape:\n\n\n```transact-sql\n[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nFor example, say we want to add 4 scattered elements to a rank-1 tensor to 8 elements. In Python, that addition would look like this:\n\n\n```gdscript\nref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], use_resource=True)\nindices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]])\nupdates = tf.constant([9, 10, 11, 12])\nadd = tf.scatter_nd_add(ref, indices, updates)\nwith tf.Session() as sess:\n print sess.run(add)\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe resulting update to ref would look like this: \n\n```text\n[1, 13, 3, 14, 14, 6, 7, 20]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nSee `tf.scatter_nd` for more details about how to make updates to slices.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- ref: A resource handle. Must be from a VarHandleOp.\n- indices: A [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor). Must be one of the following types: int32, int64. A tensor of indices into ref.\n- updates: A [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor). Must have the same type as ref. A tensor of values to add to ref.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-scatter-nd-add/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_scatter_nd_add_1_1_attrs)):\n\n- use_locking: An optional bool. Defaults to True. If True, the assignment will be protected by a lock; otherwise the behavior is undefined, but may exhibit less contention.\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| [ResourceScatterNdAdd](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_scatter_nd_add_1ac61a21576bf08251b3104cbc6368deaf)`(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)` ref, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` updates)` ||\n| [ResourceScatterNdAdd](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_scatter_nd_add_1ac36189a70aec0cf684abb8369d023498)`(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)` ref, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` updates, const `[ResourceScatterNdAdd::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-scatter-nd-add/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_scatter_nd_add_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_scatter_nd_add_1ac94d129f0515c41be9253e727aaa988f) | [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_resource_scatter_nd_add_1a92cc69e6d97d0804f540a89ecc837f72)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [UseLocking](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_scatter_nd_add_1a817236acee28e1372228a96333567b07)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-scatter-nd-add/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_scatter_nd_add_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::ResourceScatterNdAdd::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-scatter-nd-add/attrs) | Optional attribute setters for [ResourceScatterNdAdd](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/resource-scatter-nd-add#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_scatter_nd_add). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### ResourceScatterNdAdd\n\n```gdscript\n ResourceScatterNdAdd(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input ref,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input updates\n)\n``` \n\n### ResourceScatterNdAdd\n\n```gdscript\n ResourceScatterNdAdd(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input ref,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input updates,\n const ResourceScatterNdAdd::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### operator::tensorflow::Operation\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Operation() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### UseLocking\n\n```text\nAttrs UseLocking(\n bool x\n)\n```"]]