ResourceScatterNdSub

Bir Değişkendeki tek tek değerlere veya dilimlere seyrek çıkarma uygular.

'ref', 'P' dereceli bir 'Tensör'dür ve 'indeksler', 'Q' dereceli bir 'Tensör'dür.

"endeksler", "ref" içindeki indeksleri içeren tamsayı tensör olmalıdır. '[d_0, ..., d_{Q-2}, K]' şeklinde olmalıdır; burada `0 < K <= P`.

'İndekslerin' en içteki boyutu (uzunluğu 'K' olan), 'ref'in 'K' boyutu boyunca öğeler (eğer 'K = P' ise) veya dilimler (eğer 'K < P' ise) içindeki indekslere karşılık gelir.

"güncellemeler", şu şekle sahip "Q-1+PK" dereceli "Tensör"dür:

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

Örneğin, 8 öğeli bir sıra-1 tensörden 4 dağınık öğeyi çıkarmak istediğimizi varsayalım. Python'da bu çıkarma işlemi şu şekilde görünecektir:

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'in sonuçtaki güncellemesi şu şekilde görünecektir:

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

Dilimlerde güncellemelerin nasıl yapılacağı hakkında daha fazla ayrıntı için tf.scatter_nd bakın.