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टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: स्कैटरएनडीसब
#include <state_ops.h>
वैरिएबल में अलग-अलग मानों या स्लाइसों पर विरल घटाव लागू करता है।
सारांश
indices
के अनुसार किसी दिए गए चर के भीतर।
ref
रैंक P
के साथ एक Tensor
है और indices
रैंक Q
का Tensor
है।
indices
पूर्णांक टेंसर होने चाहिए, जिसमें सूचकांक ref
में हों। इसका आकार [d_0, ..., d_{Q-2}, K]
होना चाहिए जहां 0 < K <= P
।
indices
का अंतरतम आयाम (लंबाई K
के साथ) तत्वों में सूचकांकों से मेल खाता है (यदि K = P
) या स्लाइस (यदि K < P
) ref
के K
वें आयाम के साथ।
updates
आकार के साथ रैंक Q-1+PK
का Tensor
है:
[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]]
उदाहरण के लिए, मान लें कि हम 8 तत्वों वाले रैंक-1 टेंसर से 4 बिखरे हुए तत्वों को घटाना चाहते हैं। पायथन में, वह घटाव इस तरह दिखेगा:
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])
sub = tf.scatter_nd_sub(ref, indices, updates)
with tf.Session() as sess:
print sess.run(sub)
रेफरी का परिणामी अद्यतन इस प्रकार दिखेगा:
[1, -9, 3, -6, -4, 6, 7, -4]
स्लाइस में अपडेट करने के तरीके के बारे में अधिक जानकारी के लिए tf.scatter_nd
देखें।
तर्क:
- स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
- रेफरी: एक परिवर्तनशील टेंसर । वेरिएबल नोड से होना चाहिए.
- सूचकांक: एक टेंसर । निम्न प्रकारों में से एक होना चाहिए: int32, int64। रेफरी में सूचकांकों का एक टेंसर।
- अद्यतन: एक टेंसर । रेफरी के समान प्रकार होना चाहिए। रेफरी से घटाने के लिए अद्यतन मानों का एक टेंसर।
वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs
):
- उपयोग_लॉकिंग: एक वैकल्पिक बूल। डिफ़ॉल्ट सत्य पर। यदि सत्य है, तो असाइनमेंट लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।
रिटर्न:
-
Output
: रेफरी के समान। उन परिचालनों के लिए एक सुविधा के रूप में लौटाया गया जो अद्यतन होने के बाद अद्यतन मानों का उपयोग करना चाहते हैं।
सार्वजनिक गुण
सार्वजनिक समारोह
नोड
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
ऑपरेटर::टेन्सरफ़्लो::आउटपुट
operator::tensorflow::Output() const
सार्वजनिक स्थैतिक कार्य
लॉकिंग का उपयोग करें
Attrs UseLocking(
bool x
)
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-26 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],null,["# tensorflow::ops::ScatterNdSub Class Reference\n\ntensorflow::ops::ScatterNdSub\n=============================\n\n`#include \u003cstate_ops.h\u003e`\n\nApplies sparse subtraction to individual values or slices in a [Variable](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/variable#classtensorflow_1_1ops_1_1_variable).\n\nSummary\n-------\n\nwithin a given variable according to `indices`.\n\n`ref` is a [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with rank `P` and `indices` is a [Tensor](/versions/r2.1/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/r2.1/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 subtract 4 scattered elements from a rank-1 tensor with 8 elements. In Python, that subtraction would look like this:\n\n\n```gdscript\nref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])\nindices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]])\nupdates = tf.constant([9, 10, 11, 12])\nsub = tf.scatter_nd_sub(ref, indices, updates)\nwith tf.Session() as sess:\n print sess.run(sub)\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThe resulting update to ref would look like this: \n\n```text\n[1, -9, 3, -6, -4, 6, 7, -4]\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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- ref: A mutable [Tensor](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor). Should be from a [Variable](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/variable#classtensorflow_1_1ops_1_1_variable) node.\n- indices: A [Tensor](/versions/r2.1/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/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor). Must have the same type as ref. A tensor of updated values to subtract from ref.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/scatter-nd-sub/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_sub_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/r2.1/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| [ScatterNdSub](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_sub_1ae406028cdb445b008dc38cb063867d92)`(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)` ref, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` updates)` ||\n| [ScatterNdSub](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_sub_1a6095e143f12d98bdd6840e3c82b0849e)`(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)` ref, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` updates, const `[ScatterNdSub::Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/scatter-nd-sub/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_sub_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_sub_1a3ce12481ccf50ae215315bae8f9ebaa6) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_ref](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_sub_1a2b35fc093c9c33c9fb2117ce2d348f1e) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_sub_1a395194967a9288f615ec9e74e220043a)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_sub_1ad87ae02563483cc2d919170789fbf278)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_sub_1ae3ae0bc213eec019e7ab8a5fe78171df)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [UseLocking](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_sub_1a0378357edf53a55d9d8bcd4f18730266)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/scatter-nd-sub/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_sub_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::ScatterNdSub::Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/scatter-nd-sub/attrs) | Optional attribute setters for [ScatterNdSub](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/scatter-nd-sub#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_nd_sub). |\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### ScatterNdSub\n\n```gdscript\n ScatterNdSub(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input ref,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input updates\n)\n``` \n\n### ScatterNdSub\n\n```gdscript\n ScatterNdSub(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input ref,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input updates,\n const ScatterNdSub::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```"]]