चेतावनी: यह एपीआई हटा दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।

ScatterNdSub

संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
सार्वजनिक अंतिम वर्ग ScatterNdSub

एक चर में अलग-अलग मानों या स्लाइसों के लिए विरल घटाव लागू करता है।

किसी दिए गए चर के भीतर `सूचकांक` के अनुसार।

`रेफ` रैंक `पी` के साथ एक `टेन्सर` है और `इंडेक्स` रैंक `क्यू` का `टेन्सर` है।

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

`सूचकांक` (लंबाई `के` के साथ) का अंतरतम आयाम `रेफरी` के `के`वें आयाम के साथ तत्वों (यदि `के = पी`) या स्लाइस (यदि `के <पी`) में सूचकांक से मेल खाता है।

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

[d_0, ..., d_{Q-2, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]]
 }
उदाहरण के लिए, मान लें कि हम रैंक -1 टेंसर से 8 तत्वों के साथ 4 बिखरे हुए तत्वों को घटाना चाहते हैं। पायथन में, वह घटाव इस तरह दिखेगा:
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])
 sub = tf.scatter_nd_sub(ref, indices, updates)
 with tf.Session() as sess:
   print sess.run(sub)
 
रेफरी के लिए परिणामी अद्यतन इस तरह दिखेगा:

[1, -9, 3, 6, 4, 6, 7, 4]

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

नेस्टेड कक्षाएं

कक्षा ScatterNdSub.Options ScatterNdSub के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

सार्वजनिक तरीके

आउटपुट <टी>
आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <T, U संख्या बढ़ाता है> ScatterNdSub <T>
create ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> रेफरी, ऑपरेंड <U> इंडेक्स, ऑपरेंड <T> अपडेट, विकल्प ... विकल्प)
एक नया ScatterNdSub ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <टी>
आउटपुट रेफ ()
रेफरी के समान।
स्थिर ScatterNdSub.Options
उपयोग लॉकिंग (बूलियन उपयोग लॉकिंग)

विरासत में मिली विधियां

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट के रूप में ()

टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।

TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक 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 ScatterNdSub <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> रेफरी, ऑपरेंड <U> इंडेक्स, ऑपरेंड <T> अपडेट, विकल्प ... विकल्प)

एक नया ScatterNdSub ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।

मापदंडों
दायरा वर्तमान दायरा
संदर्भ एक परिवर्तनीय टेंसर। एक चर नोड से होना चाहिए।
सूचकांक एक टेंसर। निम्न प्रकारों में से एक होना चाहिए: int32, int64. रेफरी में सूचकांकों का एक टेंसर।
अपडेट एक टेंसर। रेफरी के समान प्रकार होना चाहिए। रेफरी से घटाने के लिए अद्यतन मूल्यों का एक टेंसर।
विकल्प वैकल्पिक विशेषता मान रखता है
रिटर्न
  • ScatterNdSub का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <टी> आउटपुट रेफ ()

रेफरी के समान। संचालन के लिए एक सुविधा के रूप में लौटाया गया जो अद्यतन किए जाने के बाद अद्यतन मानों का उपयोग करना चाहते हैं।

सार्वजनिक स्थैतिक ScatterNdSub.Options useLocking (बूलियन useLocking)

मापदंडों
लॉकिंग का उपयोग करें एक वैकल्पिक बूल। सच के लिए डिफ़ॉल्ट। यदि सही है, तो असाइनमेंट को लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।