يقلل التحديثات المتفرقة إلى مرجع متغير باستخدام عملية "min".
تحسب هذه العملية
# الفهارس العددية ref[indices, ...] = min(ref[indices, ...], Updates[...])
# مؤشرات المتجهات (لكل i) ref[indices[i], ...] = min(ref[indices[i], ...], update[i, ...])
# مؤشرات عالية الرتبة (لكل i، ...، j) ref[indices[i, ..., j], ...] = min(ref[indices[i, ..., j], .. .]، التحديثات[i، ...، j، ...])
تُخرج هذه العملية "المرجع" بعد الانتهاء من التحديث. وهذا يجعل من السهل ربط العمليات التي تحتاج إلى استخدام قيمة إعادة التعيين.
يتم التعامل مع الإدخالات المكررة بشكل صحيح: إذا كانت "المؤشرات" المتعددة تشير إلى نفس الموقع، فسيتم دمج مساهماتها.
يتطلب `updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:]` أو `updates.shape = []`.
فئات متداخلة
| فصل | ScatterMin.Options | السمات الاختيارية لـ ScatterMin | |
الأساليب العامة
| الإخراج <T> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
| ثابت <T يمتد الرقم، U يمتد الرقم> ScatterMin <T> | |
| الإخراج <T> | مرجع الإخراج () = نفس `المرجع`. |
| ثابت ScatterMin.Options | useLocking (استخدام منطقي منطقي) |
الطرق الموروثة
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء ScatterMin <T> ثابت عام ( نطاق النطاق ، مرجع المعامل <T>، مؤشرات المعامل <U>، تحديثات المعامل <T>، الخيارات... خيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية ScatterMin جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| المرجع | يجب أن يكون من عقدة "متغير". |
| المؤشرات | موتر المؤشرات في البعد الأول من `ref`. |
| التحديثات | موتر للقيم المحدثة لتقليلها إلى `ref`. |
| خيارات | يحمل قيم السمات الاختيارية |
عائدات
- مثيل جديد من ScatterMin
الإخراج العام <T> outputRef ()
= نفس `المرجع`. يتم إرجاعها لتسهيل العمليات التي تريد استخدام القيم المحدثة بعد الانتهاء من التحديث.
ScatterMin.Options العام الثابت useLocking (المنطقي useLocking)
حدود
| useLocking | إذا كان صحيحًا، فسيتم حماية التحديث بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف. |
|---|