लॉकिंग का उपयोग करें

Attrs UseLocking(
  bool x
)

टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: स्कैटरएड

एक वैरिएबल संदर्भ में विरल अद्यतन जोड़ता है।

सारांश

यह ऑपरेशन गणना करता है

# 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, ...]

अपडेट होने के बाद यह ऑपरेशन ref आउटपुट करता है। इससे उन परिचालनों को श्रृंखलाबद्ध करना आसान हो जाता है जिनके लिए रीसेट मान का उपयोग करने की आवश्यकता होती है।

डुप्लिकेट प्रविष्टियों को सही ढंग से प्रबंधित किया जाता है: यदि एकाधिक indices एक ही स्थान को संदर्भित करते हैं, तो उनका योगदान जुड़ जाता है।

updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] या updates.shape = [] की आवश्यकता है।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• रेफरी: एक Variable नोड से होना चाहिए।
• सूचकांक: ref के पहले आयाम में सूचकांकों का एक टेंसर।
• अद्यतन: ref में जोड़ने के लिए अद्यतन मानों का एक टेंसर।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• उपयोग_लॉकिंग: यदि सत्य है, तो जोड़ को लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।

रिटर्न:

• Output : = ref के समान। उन परिचालनों के लिए एक सुविधा के रूप में लौटाया गया जो अद्यतन होने के बाद अद्यतन मानों का उपयोग करना चाहते हैं।

सार्वजनिक गुण

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
)