TensorScatterMax

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস TensorScatterMax

উপাদান অনুসারে সর্বাধিক গ্রহণ করে একটি টেনসরে একটি স্পার্স আপডেট প্রয়োগ করুন।

`টেনসর` থেকে কপি করা একটি নতুন টেনসর ফেরত দেয় যার মান সূচক অনুযায়ী টেনসর এবং আপডেটের মধ্যে উপাদান-ভিত্তিক সর্বাধিক।

>>> টেনসর = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] >>> সূচক = [[1], [4], [5]] >>> আপডেট = [1, -1 , 1] >>> tf.tensor_scatter_nd_max(tensor, indices, updates).numpy() array([0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], dtype=int32)

আরো বিস্তারিত জানার জন্য tf.tensor_scatter_nd_update দেখুন।

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <T>	আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
static <T, U প্রসারিত সংখ্যা> TensorScatterMax <T>	তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, Operand <T> টেনসর, Operand <U> সূচক, Operand <T> আপডেট) একটি নতুন TensorScatterMax অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
আউটপুট <T>	আউটপুট () টেনসর থেকে কপি করা একটি নতুন টেনসর যার মান সূচক অনুযায়ী টেনসর এবং আপডেটের মধ্যে উপাদান-ভিত্তিক সর্বাধিক।

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ক্লাস org.tensorflow.op.PrimitiveOp থেকে

চূড়ান্ত বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট অবজেক্ট)
চূড়ান্ত int	হ্যাশ কোড ()
অপারেশন	অপ () অন্তর্নিহিত Operation ফেরত দেয়
চূড়ান্ত স্ট্রিং	স্ট্রিং ()

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশ কোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	সকলকে অবহিত করুন ()
স্ট্রিং	স্ট্রিং ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন ()

ইন্টারফেস org.tensorflow.Operand থেকে

বিমূর্ত আউটপুট <T>

আউটপুট হিসাবে () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

পাবলিক পদ্ধতি

সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()

একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি প্রতীকী হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনাকে প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক TensorScatterMax <T> তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ, অপারেন্ড <T> টেনসর, অপারেন্ড <U> সূচক, অপারেন্ড <T> আপডেট)

একটি নতুন TensorScatterMax অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।

পরামিতি

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
টেনসর	আপডেট করার জন্য টেনসর।
সূচক	সূচক টেনসর।
আপডেট	আউটপুট মধ্যে ছড়িয়ে ছিটিয়ে আপডেট.

রিটার্নস

• TensorScatterMax এর একটি নতুন উদাহরণ

সর্বজনীন আউটপুট <T> আউটপুট ()

টেনসর থেকে কপি করা একটি নতুন টেনসর যার মান সূচক অনুযায়ী টেনসর এবং আপডেটের মধ্যে উপাদান-ভিত্তিক সর্বাধিক।