Menerapkan `pembaruan` yang jarang pada nilai atau bagian individual dalam suatu nilai tertentu
variabel menurut `indeks`.
`ref` adalah `Tensor` dengan peringkat `P` dan `indices` adalah `Tensor` dengan peringkat `Q`.
`indeks` harus berupa tensor bilangan bulat, yang berisi indeks ke dalam `ref`. Itu harus berbentuk `[d_0, ..., d_{Q-2}, K]` dengan `0 < K <= P`.
Dimensi terdalam dari `indeks` (dengan panjang `K`) berhubungan dengan indeks ke dalam elemen (jika `K = P`) atau irisan (jika `K < P`) sepanjang `dimensi ke-K` dari `ref`.
`updates` adalah `Tensor` dengan peringkat `Q-1+PK` dengan bentuk:
[d_0, ..., d_{Q-2
, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]].
}
Misalnya, kita ingin memperbarui 4 elemen yang tersebar ke tensor peringkat-1 menjadi 8 elemen. Dengan Python, pembaruan itu akan terlihat seperti ini: 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)
Pembaruan yang dihasilkan untuk ref akan terlihat seperti ini:[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]
Lihat tf.scatter_nd
untuk detail selengkapnya tentang cara memperbarui irisan.
Kelas Bersarang
kelas | ResourceScatterNdUpdate.Opsi | Atribut opsional untuk ResourceScatterNdUpdate |
Konstanta
Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
ResourceScatterNdUpdate statis | |
ResourceScatterNdUpdate.Options statis | useLocking (penguncian penggunaan Boolean) |
Metode Warisan
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Metode Publik
ResourceScatterNdUpdate statis publik buat ( Lingkup cakupan , Operan <?> ref, Operan <? extends TNumber > indeks, Operand <? extends TType > pembaruan, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ResourceScatterNdUpdate baru.
Parameter
cakupan | ruang lingkup saat ini |
---|---|
referensi | Pegangan sumber daya. Harus dari VarHandleOp. |
indeks | Sebuah Tensor. Harus berupa salah satu dari jenis berikut: int32, int64. Tensor indeks menjadi ref. |
pembaruan | Sebuah Tensor. Harus memiliki tipe yang sama dengan ref. Tensor nilai yang diperbarui untuk ditambahkan ke referensi. |
pilihan | membawa nilai atribut opsional |
Kembali
- contoh baru ResourceScatterNdUpdate
ResourceScatterNdUpdate.Options statis publik useLocking (Boolean useLocking)
Parameter
gunakan Penguncian | Bodoh opsional. Defaultnya adalah Benar. Jika Benar, penugasan akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan. |
---|