KullanımKilitleme

Attrs UseLocking(
  bool x
)

tensor akışı:: işlem:: DağılımEkle

Değişken referansına seyrek güncellemeler ekler.

Özet

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 indices aynı konuma başvuruyorsa katkıları eklenir.

updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] veya updates.shape = [] gerektirir.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• ref: Variable bir düğümden olmalıdır.
• indeksler: ref ilk boyutuna endekslerin tensörü.
• güncellemeler: ref öğesine eklenecek güncellenmiş değerlerin tensörü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• use_locking: True ise ekleme bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.

İade:

• Output : = ref ile aynı. Güncelleme yapıldıktan sonra güncellenen değerleri kullanmak isteyen işlemler için kolaylık sağlamak amacıyla geri döndü.

Genel özellikler

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
)