ResourceScatterNdUpdate

Belirli bir aralıktaki bireysel değerlere veya dilimlere seyrek "güncellemeler" uygular

'endekslere' göre değişkenlik göstermektedir.

'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", "Q-1+PK" dereceli "Tensör"dür ve şu şekle sahiptir:

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

Örneğin, 4 dağınık öğeyi, 8 öğeye sahip bir derece-1 tensöre güncellemek istediğimizi varsayalım. Python'da bu güncelleme şu şekilde görünecektir:

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)
 

Sonuçta ref güncellemesi şu şekilde görünecektir:

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

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