ScatterUpdate

공개 최종 클래스 ScatterUpdate

변수 참조에 스파스 업데이트를 적용합니다.

이 작업은

# Scalar indices
     ref[indices, ...] = updates[...]
 
     # Vector indices (for each i)
     ref[indices[i], ...] = updates[i, ...]
 
     # High rank indices (for each i, ..., j)
     ref[indices[i, ..., j], ...] = updates[i, ..., j, ...]
 
계산합니다. 이 작업은 업데이트가 완료된 후 'ref'를 출력합니다. 이렇게 하면 재설정 값을 사용해야 하는 작업을 연결하기가 더 쉬워집니다.

`ref`의 값이 두 번 이상 업데이트되는 경우 `indices`에 중복된 항목이 있기 때문에 각 값에 대해 업데이트가 발생하는 순서가 정의되지 않습니다.

`updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:]` 또는 `updates.shape = []`가 필요합니다.

`tf.batch_scatter_update` 및 `tf.scatter_nd_update`도 참조하세요.

중첩 클래스

수업 ScatterUpdate.옵션 ScatterUpdate 의 선택적 속성

공개 방법

출력 <T>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
static <T, U 확장 번호> ScatterUpdate <T>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 참조, 피연산자 <U> 인덱스, 피연산자 <T> 업데이트, 옵션... 옵션)
새로운 ScatterUpdate 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <T>
출력참조 ()
= `ref`와 동일합니다.
정적 ScatterUpdate.Options
useLocking (부울 useLocking)

상속된 메서드

공개 방법

공개 출력 <T> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

공개 정적 ScatterUpdate <T> 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> 참조, 피연산자 <U> 인덱스, 피연산자 <T> 업데이트, 옵션... 옵션)

새로운 ScatterUpdate 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
심판 '변수' 노드에서 가져와야 합니다.
지수 'ref'의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 텐서입니다.
업데이트 'ref'에 저장할 업데이트된 값의 텐서입니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • ScatterUpdate의 새로운 인스턴스

공개 출력 <T> 출력Ref ()

= `ref`와 동일합니다. 업데이트가 완료된 후 업데이트된 값을 사용하려는 작업의 편의를 위해 반환됩니다.

공개 정적 ScatterUpdate.Options useLocking (부울 useLocking)

매개변수
사용잠금 True이면 할당이 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.