टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: स्कैटरअपडेट

एक वैरिएबल संदर्भ में विरल अद्यतन लागू करता है।

सारांश

यह ऑपरेशन गणना करता है

    # 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, ...]

अपडेट होने के बाद यह ऑपरेशन ref आउटपुट करता है। इससे उन परिचालनों को श्रृंखलाबद्ध करना आसान हो जाता है जिनके लिए रीसेट मान का उपयोग करने की आवश्यकता होती है।

यदि ref में मानों को एक से अधिक बार अद्यतन किया जाना है, क्योंकि indices में डुप्लिकेट प्रविष्टियाँ हैं, तो प्रत्येक मान के लिए अद्यतन होने का क्रम अपरिभाषित है।

updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] या updates.shape = [] की आवश्यकता है।

tf.batch_scatter_update और tf.scatter_nd_update भी देखें।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• रेफरी: एक Variable नोड से होना चाहिए।
• सूचकांक: ref के पहले आयाम में सूचकांकों का एक टेंसर।
• अद्यतन: ref में संग्रहीत करने के लिए अद्यतन मानों का एक टेंसर।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• उपयोग_लॉकिंग: यदि सत्य है, तो असाइनमेंट लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।

रिटर्न:

• Output : = ref के समान। उन परिचालनों के लिए एक सुविधा के रूप में लौटाया गया जो अद्यतन होने के बाद अद्यतन मानों का उपयोग करना चाहते हैं।

सार्वजनिक गुण

Operation operation

::tensorflow::Output output_ref

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)