Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
dòng chảy căng:: ôi:: Tài nguyênScatterNdUpdate
#include <state_ops.h>
Áp dụng updates
thưa thớt cho các giá trị hoặc lát riêng lẻ trong một giá trị nhất định.
Bản tóm tắt
biến theo indices
.
ref
là Tensor
có hạng P
và indices
là Tensor
có hạng Q
.
indices
phải là tensor nguyên, chứa các chỉ số vào ref
. Nó phải có dạng [d_0, ..., d_{Q-2}, K]
trong đó 0 < K <= P
.
Chiều trong cùng của indices
(có độ dài K
) tương ứng với chỉ số thành phần tử (nếu K = P
) hoặc lát cắt (nếu K < P
) dọc theo chiều thứ K
của ref
.
updates
là Tensor
hạng Q-1+PK
có hình dạng:
[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]].
Ví dụ: giả sử chúng tôi muốn cập nhật 4 phần tử phân tán thành tenxơ cấp 1 thành 8 phần tử. Trong Python, bản cập nhật đó sẽ trông như thế này:
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)
Bản cập nhật kết quả cho ref sẽ trông như thế này:
[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]
Xem tf.scatter_nd
để biết thêm chi tiết về cách cập nhật các slice.
Lập luận:
- phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
- ref: Một tài nguyên xử lý. Phải từ VarHandleOp.
- chỉ số: Một Tensor . Phải là một trong các loại sau: int32, int64. Một tensor của các chỉ số vào ref.
- cập nhật: Một Tensor . Phải có cùng loại với ref. Một tensor gồm các giá trị được cập nhật để thêm vào ref.
Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs
):
- use_locking: Một bool tùy chọn. Mặc định là True. Nếu Đúng, nhiệm vụ sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn.
Trả về:
Thuộc tính công khai
Chức năng công cộng
toán tử::tenorflow::Hoạt động
operator::tensorflow::Operation() const
Các hàm tĩnh công khai
Sử dụngKhóa
Attrs UseLocking(
bool x
)
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-27 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-07-27 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::ResourceScatterNdUpdate Class Reference\n\ntensorflow::ops::ResourceScatterNdUpdate\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/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/tensor#classtensorflow_1_1_tensor) with rank `P` and `indices` is a [Tensor](/versions/r2.2/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/r2.2/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 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\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/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/r2.2/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/r2.2/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/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-scatter-nd-update/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_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- the created [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [ResourceScatterNdUpdate](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_scatter_nd_update_1a701849b468a1d765a8fa8ecf1820f464)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` ref, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` updates)` ||\n| [ResourceScatterNdUpdate](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_scatter_nd_update_1a6f3373c4c7b0450a123c9ba20c4c116a)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` ref, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` updates, const `[ResourceScatterNdUpdate::Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-scatter-nd-update/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_scatter_nd_update_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_scatter_nd_update_1a01f20b9b8778a7d8d62790ded4be2b87) | [Operation](/versions/r2.2/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_update_1a34c9c3a28d29d52204c5232e44b0b7cf)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [UseLocking](#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_scatter_nd_update_1aa18969344553eac87e406dad8ba84204)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-scatter-nd-update/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_scatter_nd_update_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::ResourceScatterNdUpdate::Attrs](/versions/r2.2/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-scatter-nd-update/attrs) | Optional attribute setters for [ResourceScatterNdUpdate](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/resource-scatter-nd-update#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_scatter_nd_update). |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### ResourceScatterNdUpdate\n\n```gdscript\n ResourceScatterNdUpdate(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input ref,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input updates\n)\n``` \n\n### ResourceScatterNdUpdate\n\n```gdscript\n ResourceScatterNdUpdate(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input ref,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input updates,\n const ResourceScatterNdUpdate::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```"]]