テンソルフロー::作戦::分散最小値

min操作を使用して、スパースな更新を変数参照に減らします。

まとめ

この操作で計算されるのは、

# 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, ...])

この操作では、更新が完了した後にrefを出力します。これにより、リセット値を使用する必要がある操作をチェーンすることが容易になります。

重複エントリは正しく処理されます。複数のindices同じ場所を参照している場合、それらの寄与は結合されます。

updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:]またはupdates.shape = []必要です。

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• ref: Variableノードからのものである必要があります。
• indices: refの最初の次元へのインデックスのテンソル。
• updated: refに換算する更新された値のテンソル。

オプションの属性 ( Attrsを参照):

• use_locking: True の場合、更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

戻り値:

• Output : = refと同じ。更新の完了後に更新された値を使用する必要がある操作の便宜として返されます。

パブリック属性

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
)