tensorflow:: operaciones:: Dispersión mínima

Reduce las actualizaciones escasas en una referencia variable mediante la operación min .

Resumen

Esta operación calcula

# Scalar indices
ref[indices, ...] = min(ref[indices, ...], updates[...])

# Vector indices (for each i)
ref[indices[i], ...] = min(ref[indices[i], ...], updates[i, ...])

# High rank indices (for each i, ..., j)
ref[indices[i, ..., j], ...] = min(ref[indices[i, ..., j], ...], updates[i, ..., j, ...])

Esta operación genera una ref después de que se realiza la actualización. Esto hace que sea más fácil encadenar operaciones que necesitan usar el valor de reinicio.

Las entradas duplicadas se manejan correctamente: si varios indices hacen referencia a la misma ubicación, sus contribuciones se combinan.

Requiere updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] o updates.shape = [] .

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• ref: debe ser de un nodo Variable .
• índices: Un tensor de índices en la primera dimensión de ref .
• actualizaciones: un tensor de valores actualizados para reducir a ref .

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• use_locking: si es True, la actualización estará protegida por un candado; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede exhibir menos contención.

Devoluciones:

• Output : = Igual que la ref . Devuelto como una conveniencia para las operaciones que desean usar los valores actualizados después de que se realiza la actualización.

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output output_ref

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)