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

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TensorScatterUpdate

clase final pública TensorScatterUpdate

Distribuya las "actualizaciones" en un tensor existente según los "índices".

Esta operación crea un nuevo tensor aplicando "actualizaciones" dispersas al "tensor" pasado. Esta operación es muy similar a tf.scatter_nd , excepto que las actualizaciones se distribuyen en un tensor existente (a diferencia de un tensor cero). Si la memoria del tensor existente no se puede reutilizar, se realiza una copia y se actualiza.

Si los "índices" contienen duplicados, elegimos la última actualización para el índice.

Si se encuentra un índice fuera de límite en la CPU, se devuelve un error.

ADVERTENCIA : Hay algunas semánticas específicas de GPU para esta operación. - Si se encuentra un índice fuera de límites, se ignora el índice. - El orden en el que se aplican las actualizaciones no es determinista, por lo que la salida no será determinista si los "índices" contienen duplicados.

"índices" es un tensor entero que contiene índices en un nuevo tensor de forma "forma".

Los `índices` deben tener al menos 2 ejes: `(núm_actualizaciones, profundidad_índice)`.
El último eje de los "índices" es la profundidad a la que se indexa el "tensor", por lo que la profundidad de este índice debe ser menor que el rango del "tensor": `indices.shape[-1] <= tensor.ndim`

si `indices.shape[-1] = tensor.rank` esta operación indexa y actualiza elementos escalares. si `indices.shape[-1] <tensor.rank` indexa y actualiza porciones del `tensor` de entrada.

Cada "actualización" tiene un rango de "tensor.rank - indices.shape[-1]". La forma general de las `actualizaciones` es:

indices.shape[:-1] + tensor.shape[indices.shape[-1]:]

Para ejemplos de uso, consulte la función python [tf.tensor_scatter_nd_update]( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/tensor_scatter_nd_update)

Métodos públicos

Salida <T>	como salida () Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estático <T, U extiende Número> TensorScatterUpdate <T>	crear (alcance del alcance , tensor del operando <T>, índices del operando <U>, actualizaciones del operando <T>) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación de TensorScatterUpdate.
Salida <T>	producción () Un nuevo tensor con la forma dada y actualizaciones aplicadas según los índices.

Métodos heredados

De la clase org.tensorflow.op.PrimitiveOp

booleano final	es igual (Objeto obj)
entero final	código hash ()
Operación	operación () Devuelve la `Operation` subyacente
cadena final	Encadenar ()

De la clase java.lang.Object

booleano	es igual (Objeto arg0)
Clase final<?>	obtenerclase ()
En t	código hash ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cadena	Encadenar ()
vacío final	esperar (arg0 largo, int arg1)
vacío final	espera (arg0 largo)
vacío final	esperar ()

Desde la interfaz org.tensorflow.Operand

Salida abstracta <T>

como salida ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Métodos públicos

Salida pública <T> como Salida ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas a 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.

creación pública estática de TensorScatterUpdate <T> (alcance del alcance , tensor del operando <T>, índices del operando <U>, actualizaciones del operando <T>)

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

Parámetros

alcance	alcance actual
tensor	Tensor para copiar/actualizar.
índices	Tensor de índice.
actualizaciones	Actualizaciones para distribuir en la salida.

Devoluciones

una nueva instancia de TensorScatterUpdate

Salida pública <T> salida ()

Un nuevo tensor con la forma dada y actualizaciones aplicadas según los índices.