Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: ScatterMul
#include <state_ops.h>
Умножает редкие обновления на ссылку на переменную.
Краткое содержание
Эта операция вычисляет
# Scalar indices
ref[indices, ...] *= updates[...]
# Vector indices (for each i)
ref[indices[i], ...] *= updates[i, ...]
# High rank indices (for each i, ..., j)
ref[indices[i, ..., j], ...] *= updates[i, ..., j, ...]
Эта операция выводит ref
после завершения обновления. Это упрощает объединение операций, в которых необходимо использовать значение сброса.
Повторяющиеся записи обрабатываются правильно: если несколько indices
ссылаются на одно и то же место, их вклад умножается.
Требуется updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:]
или updates.shape = []
.
Аргументы:
- область: объект области.
- ref: Должно быть из узла
Variable
. - index: Тензор индексов в первом измерении
ref
. - обновления: тензор обновленных значений для умножения на
ref
.
Необязательные атрибуты (см. Attrs
):
- use_locking: если True, операция будет защищена блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.
Возврат:
-
Output
: = То же, что и ref
. Возвращается для удобства операций, которые хотят использовать обновленные значения после завершения обновления.
Публичные атрибуты
Общественные функции
узел
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Публичные статические функции
Использование блокировки
Attrs UseLocking(
bool x
)
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::ScatterMul Class Reference\n\ntensorflow::ops::ScatterMul\n===========================\n\n`#include \u003cstate_ops.h\u003e`\n\nMultiplies sparse updates into a variable reference.\n\nSummary\n-------\n\nThis operation computes\n\n\n```scdoc\n # Scalar indices\n ref[indices, ...] *= updates[...]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```transact-sql\n # Vector indices (for each i)\n ref[indices[i], ...] *= updates[i, ...]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```scdoc\n # High rank indices (for each i, ..., j)\n ref[indices[i, ..., j], ...] *= updates[i, ..., j, ...]\n```\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis operation outputs `ref` after the update is done. This makes it easier to chain operations that need to use the reset value.\n\nDuplicate entries are handled correctly: if multiple `indices` reference the same location, their contributions multiply.\n\nRequires `updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:]` or `updates.shape = []`.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- ref: Should be from a [Variable](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/variable#classtensorflow_1_1ops_1_1_variable) node.\n- indices: A tensor of indices into the first dimension of `ref`.\n- updates: A tensor of updated values to multiply to `ref`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/scatter-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_mul_1_1_attrs)):\n\n- use_locking: If True, the operation 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/r2.3/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| [ScatterMul](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_mul_1a7db6b5ac554e784855d78d429e7574e3)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` ref, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` updates)` ||\n| [ScatterMul](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_mul_1a59f4787f45824ffa7053c4184caea38f)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` ref, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` updates, const `[ScatterMul::Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/scatter-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_mul_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_mul_1a3e2e0e89df1f658634f7268ac3785dd8) | [Operation](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [output_ref](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_mul_1a6c4d285e1c8631ca2fad4529c134bd60) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_mul_1a643d99a44650276080fea233a3649261)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_mul_1a1c452250deb719e0fea5fb0714fa7231)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_mul_1ab7c16cd28461b1d78e7b1d1efd4811da)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [UseLocking](#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_mul_1aaacc375e6d81db93be7d7823990b3b9b)`(bool x)` | [Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/scatter-mul/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_mul_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::ScatterMul::Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/scatter-mul/attrs) | Optional attribute setters for [ScatterMul](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/scatter-mul#classtensorflow_1_1ops_1_1_scatter_mul). |\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### ScatterMul\n\n```gdscript\n ScatterMul(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input ref,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input updates\n)\n``` \n\n### ScatterMul\n\n```gdscript\n ScatterMul(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input ref,\n ::tensorflow::Input indices,\n ::tensorflow::Input updates,\n const ScatterMul::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```"]]