ใช้ "การอัปเดต" แบบกระจัดกระจายกับแต่ละค่าหรือส่วนต่างๆ ภายในที่กำหนด
แปรผันตาม 'ดัชนี'
`ref` คือ 'Tensor' ที่มีอันดับ 'P' และ 'indices' คือ 'Tensor' ของอันดับ 'Q'
`ดัชนี` ต้องเป็นเทนเซอร์จำนวนเต็ม ซึ่งมีดัชนีอยู่ใน `อ้างอิง` จะต้องมีรูปร่าง `[d_0, ..., d_{Q-2}, K]` โดยที่ `0 < K <= P`
มิติในสุดของ `ดัชนี` (ที่มีความยาว `K`) สอดคล้องกับดัชนีเป็นองค์ประกอบ (ถ้า `K = P`) หรือสไลซ์ (ถ้า `K < P`) ไปตามมิติ `K` ของ `ref`
`updates` คือ `Tensor` ของอันดับ `Q-1+PK` ที่มีรูปร่าง:
[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]].
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)
[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]
ดู tf.scatter_nd
สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการอัปเดตสไลซ์
คลาสที่ซ้อนกัน
ระดับ | ResourceScatterNdUpdate.Options | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ResourceScatterNdUpdate |
วิธีการสาธารณะ
คง <T ขยายหมายเลข U> ResourceScatterNdUpdate | สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <?> อ้างอิง, ตัวถูกดำเนินการ <T> ดัชนี, ตัวถูกดำเนิน การ <U> อัปเดต, ตัวเลือก... ตัวเลือก) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ResourceScatterNdUpdate ใหม่ |
ResourceScatterNdUpdate.Options แบบคงที่ | useLocking (การใช้ล็อคแบบบูลีน) |
วิธีการสืบทอด
วิธีการสาธารณะ
การสร้าง ResourceScatterNdUpdate สาธารณะแบบคงที่ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <?> อ้างอิง, ดัชนี ตัวดำเนินการ <T>, ตัว ดำเนินการอัปเดต <U>, ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ResourceScatterNdUpdate ใหม่
พารามิเตอร์
ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
---|---|
อ้างอิง | การจัดการทรัพยากร ต้องมาจาก VarHandleOp |
ดัชนี | เทนเซอร์ ต้องเป็นประเภทใดประเภทหนึ่งต่อไปนี้: int32, int64 เทนเซอร์ของดัชนีในการอ้างอิง |
อัปเดต | เทนเซอร์ จะต้องมีประเภทเดียวกันกับการอ้างอิง เทนเซอร์ของค่าที่อัปเดตเพื่อเพิ่มลงในการอ้างอิง |
ตัวเลือก | มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ ResourceScatterNdUpdate
ResourceScatterNdUpdate.Options สาธารณะแบบคง ที่ useLocking (useLocking แบบบูลีน)
พารามิเตอร์
ใช้ล็อค | บูลเสริม ค่าเริ่มต้นเป็น True ถ้าเป็น True งานที่ได้รับมอบหมายจะได้รับการปกป้องด้วยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมจะไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจแสดงความขัดแย้งน้อยลง |
---|