Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
flux tensoriel : : opérations : : DispersionNdMise à jour
#include <state_ops.h> Applique updates éparses à des valeurs individuelles ou à des tranches au sein d'un élément donné.
Résumé
variable selon indices .
ref est un Tensor de rang P et indices est un Tensor de rang Q .
indices doivent être des tenseurs entiers, contenant des indices dans ref . Ça doit être en forme \([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\) où 0 < K <= P .
La dimension la plus intérieure des indices (de longueur K ) correspond aux indices en éléments (si K = P ) ou en tranches (si K < P ) le long de la K ème dimension de ref .
updates sont Tensor de rang Q-1+PK de forme :
$$[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]].$$
Par exemple, disons que nous souhaitons mettre à jour 4 éléments dispersés vers un tenseur de rang 1 à 8 éléments. En Python, cette mise à jour ressemblerait à ceci :
ref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
indices = tf.constant([[4], [3], [1] ,[7]])
updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
update = tf.scatter_nd_update(ref, indices, updates)
with tf.Session() as sess:
print sess.run(update) La mise à jour résultante de la référence ressemblerait à ceci :
[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]
Voir tf.scatter_nd pour plus de détails sur la façon de mettre à jour les tranches.
Voir aussi tf.scatter_update et tf.batch_scatter_update .
Arguments :
- scope : un objet Scope
- ref : Un Tensor mutable. Doit provenir d’un nœud variable .
- indices : un tenseur . Doit être l'un des types suivants : int32, int64. Un tenseur d'indices dans la réf.
- mises à jour : Un Tenseur . Doit être du même type que la réf. Un tenseur de valeurs mises à jour à ajouter à la réf.
Attributs facultatifs (voir Attrs ) :
- use_locking : un booléen facultatif. La valeur par défaut est True. Si True, l'affectation sera protégée par un verrou ; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.
Retours :
-
Output : Identique à la réf. Renvoyé pour faciliter les opérations qui souhaitent utiliser les valeurs mises à jour une fois la mise à jour terminée.
Attributs publics
Fonctions publiques
nœud
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
opérateur :: tensorflow :: Sortie
operator::tensorflow::Output() const
Fonctions statiques publiques
UtiliserVerrouillage
Attrs UseLocking(
bool x
)
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/07/26 (UTC)."],[],[],null,["# tensorflow::ops::ScatterNdUpdate Class Reference\n\ntensorflow::ops::ScatterNdUpdate\n================================\n\n`#include \u003cstate_ops.h\u003e`\n\nApplies sparse `updates` to individual values or slices within a given.\n\nSummary\n-------\n\nvariable according to `indices`.\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$$\\[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape\\[K\\], ..., ref.shape\\[P-1\\]\\].$$\n\nFor example, say we want to update 4 scattered elements to a rank-1 tensor to 8 elements. In Python, that update would look like this:\n\n\n```gdscript\n ref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])\n indices = tf.constant([[4], [3], [1] ,[7]])\n updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])\n update = tf.scatter_nd_update(ref, indices, updates)\n with tf.Session() as sess:\n print sess.run(update)\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe resulting update to ref would look like this: \n\n```text\n[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nSee `tf.scatter_nd` for more details about how to make updates to slices.\n\nSee also `tf.scatter_update` and `tf.batch_scatter_update`.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- ref: A mutable [Tensor](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor). Should be from a [Variable](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/variable#classtensorflow_1_1ops_1_1_variable) node.\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 updated values to add to ref.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/scatter-nd-update/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_update_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- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): Same as ref. Returned as a convenience for operations that want to use the updated values after the update is done.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [ScatterNdUpdate](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_update_1acb6b3b44045199decc158f661ed16c3f)`(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| [ScatterNdUpdate](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_update_1ae3aa0b51b9e1787da8db1bf0b0eff7a2)`(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 `[ScatterNdUpdate::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/scatter-nd-update/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_update_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_update_1a8d113d05ce297b3fbdfe5ec0108a9d2a) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_ref](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_update_1a3207186292f8bca8cf869bc6a6aa2f82) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_update_1aa755e0d558f6d9154ad504413b815c87)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_update_1aaf1431785e8afb4ad1f0498144a12e6b)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_update_1a2e39eab6b05cd85493c30752a36ca1ea)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [UseLocking](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_update_1aecb251dcdebad69c21d53f5980d0dd80)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/scatter-nd-update/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_update_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::ScatterNdUpdate::Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/scatter-nd-update/attrs) | Optional attribute setters for [ScatterNdUpdate](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/scatter-nd-update#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_update). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### output_ref\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output output_ref\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### ScatterNdUpdate\n\n```gdscript\n ScatterNdUpdate(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input ref,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input updates\n)\n``` \n\n### ScatterNdUpdate\n\n```gdscript\n ScatterNdUpdate(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input ref,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input updates,\n const ScatterNdUpdate::Attrs & attrs\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### UseLocking\n\n```text\nAttrs UseLocking(\n bool x\n)\n```"]]
