flux tensoriel : : opérations : : DispersionMin

Réduit les mises à jour éparses en une référence de variable à l’aide de l’opération min .

Résumé

Cette opération calcule

# 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, ...])

Cette opération génère ref une fois la mise à jour terminée. Cela facilite l’enchaînement des opérations nécessitant l’utilisation de la valeur de réinitialisation.

Les entrées en double sont traitées correctement : si plusieurs indices font référence au même emplacement, leurs contributions se combinent.

Nécessite updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] ou updates.shape = [] .

Arguments :

• scope : un objet Scope
• ref : doit provenir d’un nœud Variable .
• indices : Un tenseur d'indices dans la première dimension de ref .
• mises à jour : un tenseur de valeurs mises à jour à réduire en ref .

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

• use_locking : Si True, la mise à jour sera protégée par un verrou ; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retours :

• Output : = Identique à ref . Renvoyé pour plus de commodité pour les opérations qui souhaitent utiliser les valeurs mises à jour une fois la mise à jour terminée.

Attributs publics

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
)