flujo tensor:: operaciones:: DispersiónNdActualización
#include <state_ops.h>
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 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.
Consulte también tf.scatter_update
y tf.batch_scatter_update
.
Argumentos:
- alcance: un objeto de alcance
- ref: Un tensor mutable. Debe ser de un nodo Variable .
- 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:
-
Output
: Igual que la ref. Se devuelve para comodidad de las operaciones que desean utilizar los valores actualizados una vez realizada la actualización.
Constructores y destructores | |
---|---|
ScatterNdUpdate (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input ref, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input updates) | |
ScatterNdUpdate (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input ref, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input updates, const ScatterNdUpdate::Attrs & attrs) |
Atributos públicos | |
---|---|
operation | |
output_ref |
Funciones públicas | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Funciones estáticas públicas | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
estructuras | |
---|---|
tensorflow:: operaciones:: ScatterNdUpdate:: Atributos | Configuradores de atributos opcionales para ScatterNdUpdate . |
Atributos públicos
operación
Operation operation
referencia_salida
::tensorflow::Output output_ref
Funciones públicas
DispersiónNdActualización
ScatterNdUpdate( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input ref, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input updates )
DispersiónNdActualización
ScatterNdUpdate( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input ref, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input updates, const ScatterNdUpdate::Attrs & attrs )
nodo
::tensorflow::Node * node() const
operador::tensorflow::Entrada
operator::tensorflow::Input() const
operador::tensorflow::Salida
operator::tensorflow::Output() const
Funciones estáticas públicas
UsoBloqueo
Attrs UseLocking( bool x )