টেনসরফ্লো :: অপস:: স্ক্যাটারআপডেট

একটি পরিবর্তনশীল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেট প্রয়োগ করে।

সারাংশ

এই অপারেশন গণনা

    # 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, ...]

আপডেট সম্পন্ন হওয়ার পরে এই অপারেশনটি ref আউটপুট করে। এটি চেইন অপারেশনগুলিকে সহজ করে তোলে যেগুলি রিসেট মান ব্যবহার করতে হবে৷

যদি ref -এর মানগুলি একাধিকবার আপডেট করতে হয়, কারণ indices ডুপ্লিকেট এন্ট্রি রয়েছে, প্রতিটি মানের জন্য আপডেটগুলি যে ক্রমে হয় তা অনির্ধারিত।

updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] বা updates.shape = [] প্রয়োজন।

এছাড়াও tf.batch_scatter_update এবং tf.scatter_nd_update দেখুন।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ref: একটি Variable নোড থেকে হওয়া উচিত।
• সূচক: ref প্রথম মাত্রায় সূচকগুলির একটি টেনসর।
• আপডেট: ref -এ সংরক্ষণ করার জন্য আপডেট করা মানগুলির একটি টেনসর।

ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):

• use_locking: যদি সত্য হয়, অ্যাসাইনমেন্টটি একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে।

রিটার্ন:

• Output : = ref মতোই। ক্রিয়াকলাপগুলির জন্য একটি সুবিধা হিসাবে ফিরে এসেছে যা আপডেট হওয়ার পরে আপডেট হওয়া মানগুলি ব্যবহার করতে চায়৷

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

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
)