ScatterNdSub

Bir Değişkendeki tek tek değerlere veya dilimlere seyrek çıkarma uygular.

'endekslere' göre belirli bir değişken içinde.

'ref', 'P' dereceli bir 'Tensör'dür ve 'indeksler', 'Q' dereceli bir 'Tensör'dür.

"endeksler", "ref" içindeki indeksleri içeren tamsayı tensör olmalıdır. '[d_0, ..., d_{Q-2}, K]' şeklinde olmalıdır; burada `0 < K <= P`.

'İndekslerin' en içteki boyutu (uzunluğu 'K' olan), 'ref'in 'K' boyutu boyunca öğeler (eğer 'K = P' ise) veya dilimler (eğer 'K < P' ise) içindeki indekslere karşılık gelir.

"güncellemeler", şu şekle sahip "Q-1+PK" dereceli "Tensör"dür:

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

Örneğin, 8 öğeli bir sıra-1 tensörden 4 dağınık öğeyi çıkarmak istediğimizi varsayalım. Python'da bu çıkarma işlemi şu şekilde görünecektir:

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)
 

Ref'in sonuçtaki güncellemesi şu şekilde görünecektir:

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

Dilimlerde güncellemelerin nasıl yapılacağı hakkında daha fazla ayrıntı için tf.scatter_nd bakın.