Advertencia: esta API está obsoleta y se eliminará en una versión futura de TensorFlow una vez que el reemplazo sea ​​estable.

TensorScatterMax

clase final pública TensorScatterMax

Aplicar una actualización escasa a un tensor tomando el máximo por elementos.

Devuelve un nuevo tensor copiado de `tensor` cuyos valores son máximos por elementos entre el tensor y las actualizaciones de acuerdo con los índices.

>>> tensor = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] >>> índices = [[1], [4], [5]] >>> actualizaciones = [1, -1 , 1] >>> tf.tensor_scatter_nd_max(tensor, índices, actualizaciones).numpy() array([0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], dtype=int32)

Consulte tf.tensor_scatter_nd_update para obtener más detalles.

Métodos públicos

Salida <T>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estático <T, U extiende Número> TensorScatterMax <T>
crear ( ámbito de ámbito, tensor de operando <T>, índices de operando <U>, actualizaciones de operando <T>)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación TensorScatterMax.
Salida <T>
salida ()
Un nuevo tensor copiado de tensor cuyos valores son máximos por elementos entre tensor y actualizaciones según los índices.

Métodos Heredados

Métodos públicos

salida pública <T> como salida ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas de 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.

TensorScatterMax <T> estático público crear ( ámbito de alcance, tensor de operando <T>, índices de operando <U>, actualizaciones de operando <T>)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación TensorScatterMax.

Parámetros
alcance alcance actual
tensor Tensor para actualizar.
índices Tensor índice.
actualizaciones Actualizaciones para dispersarse en la salida.
Devoluciones
  • una nueva instancia de TensorScatterMax

salida pública <T> salida ()

Un nuevo tensor copiado de tensor cuyos valores son máximos por elementos entre tensor y actualizaciones según los índices.