flujo tensor:: operaciones:: ResourceScatterNdActualización

Aplica updates dispersas a valores individuales o sectores dentro de un determinado.

Resumen

variable según indices .

ref es un Tensor con rango P y indices son un Tensor de rango Q

indices deben ser tensores enteros y contener índices en ref . Debe tener la forma [d_0, ..., d_{Q-2}, K] donde 0 < K <= P .

La dimensión más interna de indices (con longitud K ) corresponde a índices en elementos (si K = P ) o cortes (si K < P ) a lo largo de la K -ésima dimensión de ref .

updates es Tensor de rango Q-1+PK con forma:

[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]].

Por ejemplo, digamos que queremos actualizar 4 elementos dispersos a un tensor de rango 1 a 8 elementos. En Python, esa actualización se vería así:

    ref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
    indices = tf.constant([[4], [3], [1] ,[7]])
    updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
    update = tf.scatter_nd_update(ref, indices, updates)
    with tf.Session() as sess:
      print sess.run(update)

La actualización resultante de ref se vería así:

[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]

Consulte tf.scatter_nd para obtener más detalles sobre cómo realizar actualizaciones en los sectores.

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• ref: un identificador de recurso. Debe ser de VarHandleOp.
• índices: Un tensor . Debe ser uno de los siguientes tipos: int32, int64. Un tensor de índices en ref.
• actualizaciones: Un tensor . Debe ser del mismo tipo que la ref. Un tensor de valores actualizados para agregar a la referencia.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• use_locking: un bool opcional. El valor predeterminado es Verdadero. Si es Verdadero, la asignación estará protegida por un candado; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.

Devoluciones:

• la Operation creada

Atributos públicos

Operation operation

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

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

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)