Advertencia: esta API está obsoleta y se eliminará en una versión futura de TensorFlow una vez que el reemplazo sea ​​estable.

ScatterNdMin

ScatterNdMin public final class

Calcula el mínimo por elementos.

Clases anidadas

clase ScatterNdMin.Options Los atributos opcionales para ScatterNdMin

Métodos públicos

Salida <T>
asOutput ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estática <T, U se extiende Número> ScatterNdMin <T>
crear ( Alcance alcance, operando <T> ref, operando <U> índices, operando <T> actualizaciones, Opciones ... Opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ScatterNdMin.
Salida <T>
outputRef ()
Igual que ref.
estáticas ScatterNdMin.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Métodos heredados

Métodos públicos

pública de salida <T> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static ScatterNdMin <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> ref, operando <U> índices, operando <T> actualizaciones, Opciones ... Opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ScatterNdMin.

Parámetros
alcance alcance actual
árbitro Un tensor mutable. Debe ser de un nodo Variable.
índices Un tensor. Debe ser uno de los siguientes tipos: int32, int64. Un tensor de índices en ref.
actualizaciones Un tensor. Debe tener el mismo tipo que la ref. Un tensor de valores actualizados para agregar a la ref.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de ScatterNdMin

pública de salida <T> outputRef ()

Igual que ref. Se devuelve como una conveniencia para las operaciones que desean utilizar los valores actualizados después de que se realiza la actualización.

estáticas pública ScatterNdMin.Options useLocking (booleano useLocking)

Parámetros
useLocking Un bool opcional. El valor predeterminado es Verdadero. Si es Verdadero, la asignación estará protegida por un candado; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede mostrar menos contención.