tensör akışı:: işlem:: DağılımMaks.

max işlemi kullanarak seyrek güncellemeleri değişken bir referansa azaltır.

Özet

Bu işlem hesaplanır

# Scalar indices
ref[indices, ...] = max(ref[indices, ...], updates[...])

# Vector indices (for each i)
ref[indices[i], ...] = max(ref[indices[i], ...], updates[i, ...])

# High rank indices (for each i, ..., j)
ref[indices[i, ..., j], ...] = max(ref[indices[i, ..., j], ...], updates[i, ..., j, ...])

Bu işlem, güncelleme tamamlandıktan sonra ref çıktısını verir. Bu, sıfırlama değerini kullanması gereken işlemleri zincirlemeyi kolaylaştırır.

Yinelenen girişler doğru şekilde işlenir: birden fazla indices aynı konuma başvuruyorsa katkıları birleştirilir.

updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] veya updates.shape = [] gerektirir.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• ref: Variable bir düğümden olmalıdır.
• indeksler: ref ilk boyutuna endekslerin tensörü.
• güncellemeler: ref indirgenecek güncellenmiş değerlerin tensörü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• use_locking: True ise güncelleme bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.

İade:

• Output : = ref ile aynı. Güncelleme yapıldıktan sonra güncellenen değerleri kullanmak isteyen işlemler için kolaylık sağlamak amacıyla geri döndü.

Genel özellikler

Operation operation

::tensorflow::Output output_ref

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)