يقلل التحديثات المتفرقة للمتغير المشار إليه بواسطة `المورد` باستخدام عملية `min`.
تحسب هذه العملية
# الفهارس العددية ref[indices, ...] = min(ref[indices, ...], Updates[...])
# مؤشرات المتجهات (لكل i) ref[indices[i], ...] = min(ref[indices[i], ...], update[i, ...])
# مؤشرات عالية الرتبة (لكل i، ...، j) ref[indices[i, ..., j], ...] = min(ref[indices[i, ..., j], .. .]، التحديثات[i، ...، j، ...])
يتم التعامل مع الإدخالات المكررة بشكل صحيح: إذا كانت "المؤشرات" المتعددة تشير إلى نفس الموقع، فسيتم دمج مساهماتها.
يتطلب `updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:]` أو `updates.shape = []`.
![](https://www.tensorflow.org/images/ScatterAdd.png?hl=ar)
الأساليب العامة
ثابت <T يمتد الرقم، U> ResourceScatterMin |
الطرق الموروثة
الأساليب العامة
إنشاء ResourceScatterMin الثابت العام (نطاق النطاق ، مورد المعامل <؟>، مؤشرات المعامل <T>، تحديثات المعامل <U>)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية ResourceScatterMin جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
الموارد | يجب أن يكون من عقدة "متغير". |
المؤشرات | موتر المؤشرات في البعد الأول من `ref`. |
التحديثات | موتر من القيم المحدثة لإضافتها إلى `ref`. |
عائدات
- مثيل جديد من ResourceScatterMin