एक वैरिएबल संदर्भ में विरल अद्यतन लागू करता है।
यह ऑपरेशन गणना करता है
# 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, ...]
यदि `रेफ` में मानों को एक से अधिक बार अद्यतन किया जाना है, क्योंकि `सूचकांकों` में डुप्लिकेट प्रविष्टियाँ हैं, तो प्रत्येक मान के लिए अद्यतन होने का क्रम अपरिभाषित है।
`updates.shape = indices.shape + Ref.shape[1:]` या `updates.shape = []` की आवश्यकता है।
`tf.batch_scatter_update` और `tf.scatter_nd_update` भी देखें।
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | स्कैटरअपडेट.विकल्प | ScatterUpdate के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थिर <टी, यू संख्या बढ़ाता है> स्कैटरअपडेट <टी> | |
आउटपुट <T> | आउटपुटरेफ () = `रेफ` के समान। |
स्थिर स्कैटरअपडेट.विकल्प | यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग) |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक स्कैटरअपडेट <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> रेफरी, ऑपरेंड <यू> इंडेक्स, ऑपरेंड <टी> अपडेट, विकल्प... विकल्प)
एक नया स्कैटरअपडेट ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
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रेफरी | 'वैरिएबल' नोड से होना चाहिए। |
सूचकांक | `रेफ` के पहले आयाम में सूचकांकों का एक टेंसर। |
अपडेट | `रेफ` में संग्रहीत करने के लिए अद्यतन मानों का एक टेंसर। |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- स्कैटरअपडेट का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <टी> आउटपुटरेफ ()
= `रेफ` के समान। उन परिचालनों के लिए एक सुविधा के रूप में लौटाया गया जो अद्यतन होने के बाद अद्यतन मानों का उपयोग करना चाहते हैं।
सार्वजनिक स्थैतिक स्कैटरअपडेट.ऑप्शंस यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)
पैरामीटर
लॉकिंग का उपयोग करें | यदि सत्य है, तो असाइनमेंट लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है। |
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