Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
tensor akışı:: işlem:: BariyerEkleBirçok
#include <data_flow_ops.h> Her anahtar için ilgili değeri belirtilen bileşene atar.
Özet
Bariyerde anahtar bulunamazsa bu işlem yeni bir tamamlanmamış öğe yaratacaktır. Bariyerde bir anahtar bulunursa ve öğenin zaten bileşen_index'te bir değeri varsa, bu işlem INVALID_ARGUMENT ile başarısız olur ve bariyeri tanımsız bir durumda bırakır.
Argümanlar:
- kapsam: Bir Kapsam nesnesi
- tutamak: Bir bariyerin sapı.
- anahtarlar: Uzunluğu n olan tek boyutlu anahtar tensörü.
- değerler: İlgili tuşlarla ilişkili değerlerin herhangi bir boyutlu tensörü. 0'ıncı boyutun uzunluğu n olmalıdır.
- bileşen_index: Atanan bariyer elemanlarının bileşeni.
İade:
Genel özellikler
Kamu işlevleri
operatör::tensorflow::İşlem
operator::tensorflow::Operation() const
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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/r2.1/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/r2.1/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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` handle, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` keys, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/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/r2.1/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```"]]
