텐서플로우:: 작전:: 분산 업데이트

변수 참조에 스파스 업데이트를 적용합니다.

요약

이 작업은 다음을 계산합니다.

    # 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, ...]

이 작업은 업데이트가 완료된 후 ref 출력합니다. 이렇게 하면 재설정 값을 사용해야 하는 작업을 연결하기가 더 쉬워집니다.

ref 의 값이 두 번 이상 업데이트되는 경우 indices 에 중복된 항목이 있기 때문에 각 값에 대해 업데이트가 발생하는 순서는 정의되지 않습니다.

updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] 또는 updates.shape = [] 가 필요합니다.

tf.batch_scatter_update 및 tf.scatter_nd_update 도 참조하세요.

인수:

• 범위: 범위 개체
• ref: Variable 노드에서 가져와야 합니다.
• indices: ref 의 첫 번째 차원에 대한 인덱스의 텐서입니다.
• 업데이트: ref 에 저장할 업데이트된 값의 텐서입니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

• use_locking: True이면 할당이 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.

보고:

• Output : = ref 와 동일합니다. 업데이트가 완료된 후 업데이트된 값을 사용하려는 작업의 편의를 위해 반환됩니다.

공개 속성

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
)