ใช้การลบแบบกระจายกับแต่ละค่าหรือส่วนต่างๆ ในตัวแปร
ภายในตัวแปรที่กำหนดตาม `ดัชนี`
`ref` คือ 'Tensor' ที่มีอันดับ 'P' และ 'indices' คือ 'Tensor' ของอันดับ 'Q'
`ดัชนี` ต้องเป็นเทนเซอร์จำนวนเต็ม ซึ่งมีดัชนีอยู่ใน `อ้างอิง` จะต้องมีรูปร่าง `[d_0, ..., d_{Q-2}, K]` โดยที่ `0 < K <= P`
มิติในสุดของ `ดัชนี` (ที่มีความยาว `K`) สอดคล้องกับดัชนีเป็นองค์ประกอบ (ถ้า `K = P`) หรือสไลซ์ (ถ้า `K < P`) ไปตามมิติ `K` ของ `ref`
`updates` คือ `Tensor` ของอันดับ `Q-1+PK` ที่มีรูปร่าง:
[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]]
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเราต้องการลบองค์ประกอบที่กระจัดกระจาย 4 ตัวออกจากเทนเซอร์อันดับ 1 ที่มี 8 องค์ประกอบ ใน Python การลบนั้นจะมีลักษณะดังนี้: 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)
ผลลัพธ์การอัปเดตเพื่ออ้างอิงจะมีลักษณะดังนี้:[1, -9, 3, -6, -4, 6, 7, -4]
ดู tf.scatter_nd
สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการอัปเดตสไลซ์
คลาสที่ซ้อนกัน
ระดับ | ScatterNdSub.ตัวเลือก | แอ็ตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ScatterNdSub |
วิธีการสาธารณะ
เอาท์พุต <T> | เป็นเอาท์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์ |
คงที่ <T, U ขยายจำนวน> ScatterNdSub <T> | สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , ตัว ดำเนินการ <T> อ้างอิง, ตัวถูกดำเนินการ <U> ดัชนี, ตัวถูกดำเนิน การ <T> อัปเดต, ตัวเลือก... ตัวเลือก) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ScatterNdSub ใหม่ |
เอาท์พุต <T> | เอาท์พุทอ้างอิง () เช่นเดียวกับการอ้างอิง |
ScatterNdSub.Options แบบคงที่ | useLocking (การใช้ล็อคแบบบูลีน) |
วิธีการสืบทอด
วิธีการสาธารณะ
เอาท์พุท สาธารณะ <T> asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต
สร้าง ScatterNdSub <T> แบบคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัว ดำเนินการ <T> อ้างอิง, ดัชนี ตัวดำเนินการ <U>, ตัว ดำเนินการอัปเดต <T>, ตัวเลือก... ตัวเลือก)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ ScatterNdSub ใหม่
พารามิเตอร์
ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
---|---|
อ้างอิง | เทนเซอร์ที่ไม่แน่นอน ควรมาจากโหนดตัวแปร |
ดัชนี | เทนเซอร์ ต้องเป็นประเภทใดประเภทหนึ่งต่อไปนี้: int32, int64 เทนเซอร์ของดัชนีในการอ้างอิง |
อัปเดต | เทนเซอร์ จะต้องมีประเภทเดียวกันกับการอ้างอิง เทนเซอร์ของค่าที่อัปเดตที่จะลบออกจากการอ้างอิง |
ตัวเลือก | มีค่าแอตทริบิวต์ทางเลือก |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ ScatterNdSub
เอาท์พุท สาธารณะ <T> outputRef ()
เช่นเดียวกับการอ้างอิง กลับมาเพื่อความสะดวกสำหรับการดำเนินงานที่ต้องการใช้ค่าที่อัพเดตหลังจากการอัพเดตเสร็จสิ้น
สาธารณะ ScatterNdSub.Options useLocking แบบคงที่ (useLocking แบบบูลีน)
พารามิเตอร์
ใช้ล็อค | บูลเสริม ค่าเริ่มต้นเป็น True ถ้าเป็น True งานที่ได้รับมอบหมายจะได้รับการปกป้องด้วยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมจะไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจแสดงความขัดแย้งน้อยลง |
---|