Değişken referansını seyrek güncellemelere böler.
Bu işlem hesaplanır
# 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, ...]
Bu işlem, güncelleme tamamlandıktan sonra 'ref' çıktısını verir. Bu, sıfırlama değerini kullanması gereken işlemleri zincirlemeyi kolaylaştırır.Yinelenen girişler doğru şekilde işlenir: birden fazla "endeks" aynı konuma referans verirse katkıları bölünür.
`updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:]' veya `updates.shape = []' gerektirir.
İç İçe Sınıflar
sınıf | DağılımBöl.Seçenekleri | ScatterDiv için isteğe bağlı özellikler |
Genel Yöntemler
Çıkış <T> | Çıkış olarak () Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
statik <T, U Sayıyı genişletir> ScatterDiv <T> | |
Çıkış <T> | çıktıRef () = 'ref' ile aynı. |
Statik DağılımDiv.Seçenekleri | useLocking (Boolean useLocking) |
Kalıtsal Yöntemler
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static ScatterDiv <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> ref, İşlenen <U> endeksleri, İşlenen <T> güncellemeleri, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir ScatterDiv işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
referans | Bir 'Değişken' düğümden olmalıdır. |
endeksler | 'Ref'in birinci boyutuna ait indekslerin tensörü. |
güncellemeler | "ref"in bölündüğü değerlerin tensörü. |
seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İade
- ScatterDiv'in yeni bir örneği
genel Çıkış <T> çıktıRef ()
= 'ref' ile aynı. Güncelleme yapıldıktan sonra güncellenen değerleri kullanmak isteyen işlemler için kolaylık sağlamak amacıyla geri döndü.
public static ScatterDiv.Options useLocking (Boolean useLocking)
Parametreler
KullanımKilitleme | True ise işlem bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir. |
---|