ResourceScatterNdUpdate

किसी दिए गए मानों या स्लाइसों पर विरल `अपडेट` लागू करता है

`सूचकांक` के अनुसार परिवर्तनशील।

`ref` रैंक `P` वाला `Tensor` है और `indices` रैंक `Q` वाला `Tensor` है।

`सूचकांक` पूर्णांक टेंसर होना चाहिए, जिसमें सूचकांक `रेफ` में हों। इसका आकार `[d_0, ..., d_{Q-2}, K]` होना चाहिए जहां `0 < K <= P`।

`सूचकांकों` का अंतरतम आयाम (लंबाई `K` के साथ) `ref` के `K`वें आयाम के साथ तत्वों (यदि `K = P`) या स्लाइस (यदि `K < P`) के सूचकांकों से मेल खाता है।

`updates` रैंक `Q-1+PK` का `Tensor` है जिसका आकार है:

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

1 उदाहरण के लिए, मान लें कि हम 4 बिखरे हुए तत्वों को रैंक-1 टेंसर से 8 तत्वों तक अपडेट करना चाहते हैं। पायथन में, वह अपडेट इस तरह दिखेगा:

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)
 

रेफरी का परिणामी अपडेट इस तरह दिखेगा:

[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]

स्लाइस में अपडेट करने के तरीके के बारे में अधिक जानकारी के लिए tf.scatter_nd देखें।