パブリック最終クラス
スパース減算を変数内の個々の値またはスライスに適用します。
「ref」はランク「P」の「テンソル」であり、「インデックス」はランク「Q」の「テンソル」です。
`indices` は、`ref` へのインデックスを含む整数テンソルでなければなりません。それは形状 `[d_0, ..., d_{Q-2}, K]` でなければなりません。ここで `0 < K <= P` です。
`indexes` の最も内側の次元 (長さ `K`) は、`ref` の `K` 番目の次元に沿った要素 (`K = P` の場合) またはスライス (`K < P` の場合) へのインデックスに対応します。
「updates」は、次の形状を持つランク「Q-1+PK」の「Tensor」です。
[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]]
たとえば、8 つの要素を持つランク 1 のテンソルから 4 つの散乱要素を減算するとします。 Python では、この減算は次のようになります。 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)
ref への結果の更新は次のようになります。[1、-9、3、-6、-4、6、7、-4]
スライスを更新する方法の詳細については、 tf.scatter_nd
参照してください。
ネストされたクラス
クラス | ResourceScatterNdSub.オプション | ResourceScatterNdSub のオプションの属性 |
パブリックメソッド
static <T extends Number, U> ResourceScatterNdSub | |
静的ResourceScatterNdSub.Options | useLocking (ブール型 useLocking) |
継承されたメソッド
パブリックメソッド
public static ResourceScatterNdSub create (スコープ スコープ、オペランド<?> 参照、オペランド<T> インデックス、オペランド<U> 更新、オプション...オプション)
新しい ResourceScatterNdSub オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメータ
範囲 | 現在のスコープ |
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参照 | リソースハンドル。 VarHandleOp からのものである必要があります。 |
インデックス | テンソル。 int32、int64 のいずれかの型である必要があります。 ref へのインデックスのテンソル。 |
アップデート | テンソル。 ref と同じ型でなければなりません。 ref に追加する値のテンソル。 |
オプション | オプションの属性値を持ちます |
返品
- ResourceScatterNdSub の新しいインスタンス
public static ResourceScatterNdSub.Options useLocking (ブール型 useLocking)
パラメータ
使用ロック | オプションのブール値。デフォルトは True です。 True の場合、割り当てはロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。 |
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