aliran tensor:: operasi:: Pembaruan SebarNd

#include <state_ops.h>

Menerapkan updates yang jarang pada nilai atau irisan individual dalam suatu nilai tertentu.

Ringkasan

variabel menurut indices .

ref adalah Tensor dengan peringkat P dan indices adalah Tensor dengan peringkat Q .

indices harus berupa tensor bilangan bulat, berisi indeks ke dalam ref . Itu harus berbentuk \([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\) dimana 0 < K <= P .

Dimensi terdalam dari indices (dengan panjang K ) sesuai dengan indeks menjadi elemen (jika K = P ) atau irisan (jika K < P ) sepanjang K dimensi ke- ref .

updates adalah Tensor peringkat Q-1+PK dengan bentuk:

$$[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]].$$

Misalnya, kita ingin memperbarui 4 elemen yang tersebar ke tensor peringkat-1 menjadi 8 elemen. Dengan Python, pembaruan itu akan terlihat seperti ini:

    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)

Pembaruan yang dihasilkan untuk ref akan terlihat seperti ini: 

[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]

Lihat tf.scatter_nd untuk detail selengkapnya tentang cara memperbarui irisan.

Lihat juga tf.scatter_update dan tf.batch_scatter_update .

Argumen:

  • ruang lingkup: Objek Lingkup
  • referensi: Tensor yang bisa berubah. Harus dari node Variabel .
  • indeks: Tensor . Harus berupa salah satu dari jenis berikut: int32, int64. Tensor indeks menjadi ref.
  • pembaruan: Tensor . Harus memiliki tipe yang sama dengan ref. Tensor nilai yang diperbarui untuk ditambahkan ke referensi.

Atribut opsional (lihat Attrs ):

  • use_locking: Bool opsional. Defaultnya adalah Benar. Jika Benar, penugasan akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan.

Pengembalian:

  • Output : Sama seperti ref. Dikembalikan untuk memudahkan operasi yang ingin menggunakan nilai yang diperbarui setelah pembaruan selesai.

Konstruktor dan Destruktor

ScatterNdUpdate (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input ref, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input updates)
ScatterNdUpdate (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input ref, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input updates, const ScatterNdUpdate::Attrs & attrs)

Atribut publik

operation
output_ref

Fungsi publik

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Fungsi statis publik

UseLocking (bool x)

Struktur

tensorflow:: ops:: ScatterNdUpdate:: Attrs

Penyetel atribut opsional untuk ScatterNdUpdate .

Atribut publik

operasi 

Operation operation

keluaran_ref 

::tensorflow::Output output_ref

Fungsi publik

Pembaruan SebarNd 

 ScatterNdUpdate(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input ref,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input updates
)

Pembaruan SebarNd 

 ScatterNdUpdate(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input ref,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input updates,
  const ScatterNdUpdate::Attrs & attrs
)

simpul 

::tensorflow::Node * node() const

operator::tensorflow::Masukan 

 operator::tensorflow::Input() const

operator::tensorflow::Keluaran 

 operator::tensorflow::Output() const

Fungsi statis publik

Gunakan Penguncian

Attrs UseLocking(
  bool x
)