TensorScatterMax

lớp cuối cùng công khai TensorScatterMax

Áp dụng một bản cập nhật thưa thớt cho một tenxơ lấy mức tối đa theo phần tử.

Trả về một tensor mới được sao chép từ `tensor` có giá trị tối đa theo phần tử giữa tensor và các bản cập nhật theo chỉ số.

>>> tensor = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] >>> chỉ số = [[1], [4], [5]] >>> cập nhật = [1, -1 , 1] >>> tf.tensor_scatter_nd_max(tensor, chỉ số, cập nhật).numpy() array([0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], dtype=int32)

Tham khảo tf.tensor_scatter_nd_update để biết thêm chi tiết.

Phương pháp công khai

Đầu ra <T>
asOutput ()
Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ.
tĩnh <T, U mở rộng Số> TensorScatterMax <T>
tạo ( Phạm vi phạm vi, tenxơ toán hạng <T>, chỉ số toán hạng <U>, cập nhật toán hạng <T>)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác TensorScatterMax mới.
Đầu ra <T>
đầu ra ()
Một tenxơ mới được sao chép từ tenxơ có giá trị tối đa theo phần tử giữa tenxơ và cập nhật theo chỉ số.

Phương pháp kế thừa

Phương pháp công khai

Đầu ra công khai <T> asOutput ()

Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ.

Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.

public static TensorScatterMax <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, tensor toán hạng <T>, chỉ số toán hạng <U>, cập nhật toán hạng <T>)

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác TensorScatterMax mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
tenxơ Tenor để cập nhật.
chỉ số Tenxơ chỉ số.
cập nhật Cập nhật để phân tán vào đầu ra.
Trả lại
  • một phiên bản mới của TensorScatterMax

Đầu ra công khai đầu ra <T> ()

Một tenxơ mới được sao chép từ tenxơ có giá trị tối đa theo phần tử giữa tenxơ và cập nhật theo chỉ số.

,
lớp cuối cùng công khai TensorScatterMax

Áp dụng một bản cập nhật thưa thớt cho một tenxơ lấy mức tối đa theo phần tử.

Trả về một tensor mới được sao chép từ `tensor` có giá trị tối đa theo phần tử giữa tensor và các bản cập nhật theo chỉ số.

>>> tensor = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] >>> chỉ số = [[1], [4], [5]] >>> cập nhật = [1, -1 , 1] >>> tf.tensor_scatter_nd_max(tensor, chỉ số, cập nhật).numpy() array([0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], dtype=int32)

Tham khảo tf.tensor_scatter_nd_update để biết thêm chi tiết.

Phương pháp công khai

Đầu ra <T>
asOutput ()
Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ.
tĩnh <T, U mở rộng Số> TensorScatterMax <T>
tạo ( Phạm vi phạm vi, tenxơ toán hạng <T>, chỉ số toán hạng <U>, cập nhật toán hạng <T>)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác TensorScatterMax mới.
Đầu ra <T>
đầu ra ()
Một tenxơ mới được sao chép từ tenxơ có giá trị tối đa theo phần tử giữa tenxơ và cập nhật theo chỉ số.

Phương pháp kế thừa

Phương pháp công khai

Đầu ra công khai <T> asOutput ()

Trả về phần điều khiển tượng trưng của một tenxơ.

Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.

public static TensorScatterMax <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, tensor toán hạng <T>, chỉ số toán hạng <U>, cập nhật toán hạng <T>)

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác TensorScatterMax mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
tenxơ Tenor để cập nhật.
chỉ số Tenxơ chỉ số.
cập nhật Cập nhật để phân tán vào đầu ra.
Trả lại
  • một phiên bản mới của TensorScatterMax

Đầu ra công khai đầu ra <T> ()

Một tenxơ mới được sao chép từ tenxơ có giá trị tối đa theo phần tử giữa tenxơ và cập nhật theo chỉ số.