Aplica "actualizaciones" dispersas a valores o sectores individuales dentro de un determinado
variable según `índices`.
`ref` es un `Tensor` con rango `P` y `indices` es un `Tensor` de rango `Q`.
Los "índices" deben ser un tensor entero que contenga índices en "ref". Debe tener forma \\([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\\) donde `0 <K <= P`.
La dimensión más interna de los `índices` (con longitud `K`) corresponde a índices en elementos (si `K = P`) o cortes (si `K < P`) a lo largo de la `K`ésima dimensión de `ref`.
`updates` es `Tensor` de rango `Q-1+PK` con forma:
$$[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]].$$
Por ejemplo, digamos que queremos actualizar 4 elementos dispersos a un tensor de rango 1 a 8 elementos. En Python, esa actualización se vería así:
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)
La actualización resultante de ref se vería así:[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]
Consulte tf.scatter_nd
para obtener más detalles sobre cómo realizar actualizaciones en los sectores.
Consulte también `tf.scatter_update` y `tf.batch_scatter_update`.
Clases anidadas
clase | Opciones de dispersiónNdUpdate. | Atributos opcionales para ScatterNdUpdate |
Métodos públicos
Salida <T> | como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor. |
estático <T, U extiende Número> ScatterNdUpdate <T> | crear (alcance alcance , referencia del operando <T>, índices del operando <U>, actualizaciones del operando <T>, opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ScatterNdUpdate. |
Salida <T> | referencia de salida () Igual que la ref. |
Opciones estáticas de ScatterNdUpdate. | useLocking (uso booleano Locking) |
Métodos heredados
Métodos públicos
Salida pública <T> como Salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
creación estática pública ScatterNdUpdate <T> (alcance del alcance, referencia del operando <T>, índices del operando <U>, actualizaciones del operando <T>, opciones... )
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ScatterNdUpdate.
Parámetros
alcance | alcance actual |
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árbitro | Un tensor mutable. Debe ser de un nodo Variable. |
índices | Un tensor. Debe ser uno de los siguientes tipos: int32, int64. Un tensor de índices en ref. |
actualizaciones | Un tensor. Debe ser del mismo tipo que la ref. Un tensor de valores actualizados para agregar a la referencia. |
opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de ScatterNdUpdate
Salida pública <T> referenciaSalida ()
Igual que la ref. Se devuelve para comodidad de las operaciones que desean utilizar los valores actualizados una vez realizada la actualización.
ScatterNdUpdate.Options estático público useLocking (useLocking booleano)
Parámetros
utilizarBloqueo | Un bool opcional. El valor predeterminado es Verdadero. Si es Verdadero, la asignación estará protegida por un candado; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención. |
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