UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)

تدفق التوتر:: العمليات:: إضافة مبعثر

يضيف تحديثات متفرقة إلى مرجع متغير.

ملخص

تحسب هذه العملية

# 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, ...]

تقوم هذه العملية بإخراج ref بعد الانتهاء من التحديث. وهذا يجعل من السهل ربط العمليات التي تحتاج إلى استخدام قيمة إعادة التعيين.

يتم التعامل مع الإدخالات المكررة بشكل صحيح: إذا كانت هناك indices متعددة تشير إلى نفس الموقع، فسيتم إضافة مساهماتها.

يتطلب updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] أو updates.shape = [] .

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• المرجع: يجب أن يكون من عقدة Variable .
• المؤشرات: موتر من المؤشرات في البعد الأول من ref .
• التحديثات: موتر القيم المحدثة لإضافتها إلى ref .

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• use_locking: إذا كان True، فسيتم حماية الإضافة بقفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.

العوائد:

• Output : = نفس ref . يتم إرجاعها لتسهيل العمليات التي تريد استخدام القيم المحدثة بعد الانتهاء من التحديث.

الصفات العامة

Operation operation

::tensorflow::Output output_ref

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)