тензорный поток:: опс:: РесурсСкаттерНдСуб

Применяет разреженное вычитание к отдельным значениям или срезам в переменной Variable .

Краткое содержание

ref — Tensor ранга P , а indices — Tensor ранга Q

indices должны быть целочисленными тензорами, содержащими индексы в ref . Это должна быть форма [d_0, ..., d_{Q-2}, K] где 0 < K <= P .

Самое внутреннее измерение indices (длиной K ) соответствует индексам на элементы (если K = P ) или срезы (если K < P ) вдоль K -го измерения ref .

updates является Tensor ранга Q-1+PK формы:

[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]]

Например, предположим, что мы хотим вычесть 4 разбросанных элемента из тензора ранга 1 с 8 элементами. В Python это вычитание будет выглядеть так:

ref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], use_resource=True)
indices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]])
updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
sub = tf.scatter_nd_sub(ref, indices, updates)
with tf.Session() as sess:
  print sess.run(sub)

Итоговое обновление ref будет выглядеть так:

[1, -9, 3, -6, -4, 6, 7, -4]

См. tf.scatter_nd для получения более подробной информации о том, как обновлять срезы.

Аргументы:

• область: объект области.
• ref: дескриптор ресурса. Должно быть из VarHandleOp.
• индексы: Тензор . Должен быть одним из следующих типов: int32, int64. Тензор индексов в ref.
• обновления: Тензор . Должен иметь тот же тип, что и ссылка. Тензор значений, которые нужно добавить в ссылку.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• use_locking: необязательное логическое значение. По умолчанию установлено значение «Истина». Если принимает значение True, назначение будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.

Возврат:

• созданная Operation

Публичные атрибуты

Operation operation

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

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

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)