ScatterNdUpdate

يطبق "تحديثات" متفرقة على القيم الفردية أو الشرائح داخل ملف معين

متغير حسب "المؤشرات".

`ref` هو `موتر` بالرتبة `P` و`المؤشرات` هي `موتر` بالرتبة `Q`.

يجب أن تكون "الفهارس" عددًا صحيحًا، وتحتوي على مؤشرات في "المرجع". يجب أن يكون الشكل \\([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\\) حيث `0 <K <= P`.

يتوافق البعد الأعمق لـ "المؤشرات" (بالطول `K`) مع المؤشرات في عناصر (إذا `K = P`) أو شرائح (إذا `K < P`) على طول البعد `K` لـ `ref`.

"التحديثات" هي "موتر" من الرتبة "Q-1+PK" بالشكل:

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

على سبيل المثال، لنفترض أننا نريد تحديث 4 عناصر متناثرة إلى موتر من الرتبة 1 إلى 8 عناصر. في بايثون، سيبدو هذا التحديث كما يلي:

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])
     update = tf.scatter_nd_update(ref, indices, updates)
     with tf.Session() as sess:
       print sess.run(update)
 

[1، 11، 3، 10، 9، 6، 7، 12]

راجع tf.scatter_nd للحصول على مزيد من التفاصيل حول كيفية إجراء تحديثات على الشرائح.

راجع أيضًا `tf.scatter_update` و`tf.batch_scatter_update`.