ScatterNdNonAliasingAdd

सार्वजनिक अंतिम वर्ग ScatterNdNonAliasingAdd

व्यक्तिगत मानों या स्लाइस का उपयोग करके `इनपुट` में विरल जोड़ लागू करता है

सूचकांकों के अनुसार `अपडेट` से `सूचकांक`। अद्यतन गैर-अलियासिंग हैं: `इनपुट` को केवल उसी स्थान पर संशोधित किया जाता है यदि कोई अन्य ऑपरेशन इसका उपयोग नहीं करेगा। अन्यथा, `इनपुट` की एक प्रति बनाई जाती है। इस ऑपरेशन में `इनपुट` और `अपडेट` दोनों के संबंध में एक ग्रेडिएंट है।

`इनपुट` रैंक `पी` वाला `टेनसर` है और `इंडिसेस` रैंक `क्यू` वाला `टेनसर` है।

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

`सूचकांकों` का अंतरतम आयाम (लंबाई `K` के साथ) तत्वों में सूचकांकों से मेल खाता है (यदि `K = P`) या `(PK)`-आयामी स्लाइस (यदि `K < P`) `K`th के साथ `इनपुट` का आयाम।

`अपडेट` आकार के साथ `Q-1+PK` रैंक का `टेन्सर` है:

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

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

इनपुट = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) सूचकांक = tf.constant([[4], [3], [1], [7]]) अद्यतन = tf.constant([9, 10, 11, 12]) आउटपुट = tf.scatter_nd_non_aliasing_add(इनपुट, इंडेक्स, अपडेट) tf.Session() के साथ sess: print(sess.run(आउटपुट))

परिणामी मान `आउटपुट` इस तरह दिखेगा:

[1, 13, 3, 14, 14, 6, 7, 20]

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

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <T>
आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <T, U संख्या बढ़ाता है> ScatterNdNonAliasingजोड़ता है <T>
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड <U> इंडेक्स, ऑपरेंड <T> अपडेट)
एक नए ScatterNdNonAliasingAdd ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <T>
आउटपुट ()
`इनपुट` के समान आकार वाला `टेन्सर`, जिसमें `अपडेट` के साथ अपडेट किए गए `इनपुट` के मान शामिल हैं।

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 ScatterNdNonAliasingAdd <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट, ऑपरेंड <U> इंडेक्स, ऑपरेंड <T> अपडेट)

एक नए ScatterNdNonAliasingAdd ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
इनपुट एक टेंसर.
सूचकांक एक टेंसर. निम्न प्रकारों में से एक होना चाहिए: `int32`, `int64`। `इनपुट` में सूचकांकों का एक टेंसर।
अपडेट एक टेंसर. रेफरी के समान प्रकार होना चाहिए। `इनपुट` में जोड़ने के लिए अद्यतन मानों का एक टेंसर।
रिटर्न
  • ScatterNdNonAliasingAdd का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()

`इनपुट` के समान आकार वाला `टेन्सर`, जिसमें `अपडेट` के साथ अपडेट किए गए `इनपुट` के मान शामिल हैं।