Appliquez une mise à jour clairsemée à un tenseur en prenant le maximum par élément.
Renvoie un nouveau tenseur copié à partir de « tensor » dont les valeurs sont maximales par élément entre le tenseur et mises à jour en fonction des indices.
>>> tenseur = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] >>> indices = [[1], [4], [5]] >>> mises à jour = [1, -1 , 1] >>> tf.tensor_scatter_nd_max(tensor, indices, mises à jour).numpy() array([0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], dtype=int32)
Reportez-vous à tf.tensor_scatter_nd_update pour plus de détails.
Méthodes publiques
| Sortie <T> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique d'un tenseur. |
| statique <T, U étend le nombre> TensorScatterMax <T> | créer (portée de portée , tenseur d'opérande <T>, indices d'opérande <U>, mises à jour d'opérande <T>) Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération TensorScatterMax. |
| Sortie <T> | sortir () Un nouveau tenseur copié à partir du tenseur dont les valeurs sont maximales par élément entre le tenseur et mises à jour en fonction des indices. |
Méthodes héritées
Méthodes publiques
sortie publique <T> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique d'un tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static TensorScatterMax <T> créer ( portée de portée , tenseur d'opérande <T>, indices d'opérande <U>, mises à jour d' opérande <T>)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération TensorScatterMax.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|---|
| tenseur | Tenseur à mettre à jour. |
| indices | Tenseur d'indice. |
| mises à jour | Mises à jour à disperser dans la sortie. |
Retour
- une nouvelle instance de TensorScatterMax
sortie publique <T> sortie ()
Un nouveau tenseur copié à partir du tenseur dont les valeurs sont maximales par élément entre le tenseur et mises à jour en fonction des indices.