ใช้การอัปเดตแบบกระจัดกระจายกับเทนเซอร์โดยรับค่าสูงสุดตามองค์ประกอบ
ส่งคืนเทนเซอร์ใหม่ที่คัดลอกมาจาก "เทนเซอร์" ซึ่งมีค่าสูงสุดตามองค์ประกอบระหว่างเทนเซอร์และการอัปเดตตามดัชนี
>>> เทนเซอร์ = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] >>> ดัชนี = [[1], [4], [5]] >>> อัปเดต = [1, -1 , 1] >>> tf.tensor_scatter_nd_max(เทนเซอร์, ดัชนี, อัปเดต).numpy() อาร์เรย์([0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], dtype=int32)
อ้างถึง tf.tensor_scatter_nd_update
สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม
วิธีการสาธารณะ
เอาท์พุต <T> | เป็นเอาท์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์ |
คงที่ <T, U ขยายจำนวน> TensorScatterMax <T> | สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <T> เทนเซอร์, ดัชนี ตัวดำเนินการ <U>, ตัวดำเนินการ อัปเดต <T>) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ห่อการดำเนินการ TensorScatterMax ใหม่ |
เอาท์พุต <T> | เอาท์พุท () เทนเซอร์ใหม่ที่คัดลอกมาจากเทนเซอร์ที่มีค่าสูงสุดตามองค์ประกอบระหว่างเทนเซอร์และการอัปเดตตามดัชนี |
วิธีการสืบทอด
วิธีการสาธารณะ
เอาท์ พุท สาธารณะ <T> asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต
สร้าง TensorScatterMax <T> คงที่สาธารณะ ( ขอบเขตขอบเขต , ตัวดำเนินการ <T> เทนเซอร์, ดัชนี ตัวดำเนินการ <U>, ตัวดำเนินการ อัปเดต <T>)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่ห่อการดำเนินการ TensorScatterMax ใหม่
พารามิเตอร์
ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
---|---|
เทนเซอร์ | เทนเซอร์ที่จะอัปเดต |
ดัชนี | ดัชนีเทนเซอร์ |
อัปเดต | อัปเดตเพื่อกระจายไปยังเอาต์พุต |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ TensorScatterMax
เอาท์พุท สาธารณะ <T> เอาท์พุท ()
เทนเซอร์ใหม่ที่คัดลอกมาจากเทนเซอร์ที่มีค่าสูงสุดตามองค์ประกอบระหว่างเทนเซอร์และการอัปเดตตามดัชนี