एक चर संदर्भ को विरल अद्यतनों द्वारा विभाजित करता है।
यह ऑपरेशन गणना करता है
# Scalar indices
ref[indices, ...] /= updates[...]
# Vector indices (for each i)
ref[indices[i], ...] /= updates[i, ...]
# High rank indices (for each i, ..., j)
ref[indices[i, ..., j], ...] /= updates[i, ..., j, ...]
डुप्लिकेट प्रविष्टियों को सही ढंग से प्रबंधित किया जाता है: यदि एकाधिक `सूचकांक` एक ही स्थान को संदर्भित करते हैं, तो उनका योगदान विभाजित हो जाता है।
`updates.shape = indices.shape + Ref.shape[1:]` या `updates.shape = []` की आवश्यकता है।
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | स्कैटरडिव.विकल्प | ScatterDiv के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर <टी, यू संख्या बढ़ाता है> स्कैटरडिव <टी> | |
आउटपुट <T> | आउटपुटरेफ () = `रेफ` के समान। |
स्थिर स्कैटरडिव.विकल्प | यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग) |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक स्कैटरडिव <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> रेफरी, ऑपरेंड <यू> इंडेक्स, ऑपरेंड <टी> अपडेट, विकल्प... विकल्प)
एक नया स्कैटरडिव ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
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रेफरी | 'वैरिएबल' नोड से होना चाहिए। |
सूचकांक | `रेफ` के पहले आयाम में सूचकांकों का एक टेंसर। |
अपडेट | मानों का एक टेंसर जिससे `ref` को विभाजित किया जाता है। |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- स्कैटरडिव का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <टी> आउटपुटरेफ ()
= `रेफ` के समान। उन परिचालनों के लिए एक सुविधा के रूप में लौटाया गया जो अद्यतन होने के बाद अद्यतन मानों का उपयोग करना चाहते हैं।
सार्वजनिक स्थैतिक ScatterDiv.Options यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)
पैरामीटर
लॉकिंग का उपयोग करें | यदि सत्य है, तो ऑपरेशन को लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है। |
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