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

Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página.

TensorScatterUpdate

clase final pública TensorScatterUpdate

Dispersión de 'actualizaciones' en un tensor existente de acuerdo con 'índices'.

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

Si `índices` contiene 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 límite, se ignora el índice. - El orden en 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`.

`índices` debe tener al menos 2 ejes: `(núm_actualizaciones, índice_profundidad)`.
El último eje de `índices` es qué tan profundo indexar en `tensor`, por lo que esta profundidad de índice debe ser menor que el rango de `tensor`: `indices.shape[-1] <= tensor.ndim`

if `indices.shape[-1] = tensor.rank` este Op indexa y actualiza elementos escalares. si `indices.shape[-1] < tensor.rank` indexa y actualiza segmentos del `tensor` de entrada.

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

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

Para ver 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 ( 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 TensorScatterUpdate.
Salida <T>	salida () 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 a (Objeto obj)
int final	código hash ()
Operación	op () Devuelve la `Operation` subyacente
cadena final	a la cadena ()

De la clase java.lang.Object

booleano	es igual a (Objeto arg0)
clase final<?>	obtenerClase ()
En t	código hash ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cuerda	a la cadena ()
vacío final	espera (largo arg0, int arg1)
vacío final	esperar (largo arg0)
vacío final	espera ()

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 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.

Public static TensorScatterUpdate <T> create ( Scope scope, Operando <T> tensor, Operando <U> índices, Operando <T> actualizaciones)

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

Parámetros

alcance	alcance actual
tensor	Tensor para copiar/actualizar.
índices	Tensor índice.
actualizaciones	Actualizaciones para dispersarse 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.