tensör akışı:: işlem:: DağılımNdGüncellemesi

#include <state_ops.h>

Belirli bir değer içindeki bireysel değerlere veya dilimlere seyrek updates uygular.

Özet

indices göre değişkenlik göstermektedir.

ref , P derecesine sahip bir Tensor ve indices , Q derecesine sahip bir Tensor .

indices ref içindeki dizinleri içeren tamsayı tensör olmalıdır. Şekli olmalı \([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\) burada 0 < K <= P .

indices en iç boyutu ( K uzunluğunda), ref K boyutu boyunca elemanlar ( K = P ise) veya dilimler ( K < P ise) şeklindeki endekslere karşılık gelir.

updates şu şekle sahip Q-1+PK dereceli Tensor :

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

Örneğin, 4 dağınık öğeyi derece 1 tensöre 8 öğeye güncellemek istediğimizi varsayalım. Python'da bu güncelleme şöyle görünecektir: 

    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)

Sonuçta ortaya çıkan ref güncellemesi şöyle görünecektir:

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

Dilimlerde güncellemelerin nasıl yapılacağı hakkında daha fazla ayrıntı için tf.scatter_nd bakın.

Ayrıca bkz tf.scatter_update ve tf.batch_scatter_update .

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • ref: Değişken bir Tensör . Değişken bir düğümden olmalıdır.
  • endeksler: A Tensör . Aşağıdaki türlerden biri olmalıdır: int32, int64. Ref'e endekslerin tensörü.
  • güncellemeler: Bir Tensör . Ref ile aynı türde olmalıdır. Referansa eklenecek güncellenmiş değerlerin tensörü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • use_locking: İsteğe bağlı bir bool. Varsayılan olarak True'dur. True ise atama bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.

İade:

  • Output : Ref ile aynı. Güncelleme yapıldıktan sonra güncellenen değerleri kullanmak isteyen işlemler için kolaylık sağlamak amacıyla geri döndü.

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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)

Genel özellikler

operation
output_ref

Kamu işlevleri

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

Genel statik işlevler

UseLocking (bool x)

Yapılar

tensorflow:: ops:: ScatterNdUpdate:: Öznitelikler

ScatterNdUpdate için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcılar.

Genel özellikler

operasyon 

Operation operation

çıktı_ref 

::tensorflow::Output output_ref

Kamu işlevleri

DağılımNdGüncelleme 

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

DağılımNdGüncelleme 

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

düğüm 

::tensorflow::Node * node() const

operatör::tensorflow::Giriş 

 operator::tensorflow::Input() const

operatör::tensorflow::Çıktı 

 operator::tensorflow::Output() const

Genel statik işlevler

KullanımKilitleme 

Attrs UseLocking(
  bool x
)