Reduce las actualizaciones dispersas en la variable a la que hace referencia `resource` mediante la operación `min`.
Esta operación calcula
# Índices escalares ref[índices, ...] = min(ref[índices, ...], actualizaciones[...])
# Índices vectoriales (para cada i) ref[índices[i], ...] = min(ref[índices[i], ...], actualizaciones[i, ...])
# Índices de alto rango (para cada i, ..., j) ref[índices[i, ..., j], ...] = min(ref[índices[i, ..., j], .. .], actualizaciones[i, ..., j, ...])
Las entradas duplicadas se manejan correctamente: si varios `índices` hacen referencia a la misma ubicación, sus contribuciones se combinan.
Requiere `updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:]` o `updates.shape = []`.
constantes
| Cuerda | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor principal de TensorFlow |
Métodos públicos
| static ResourceScatterMin |
Métodos Heredados
constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor principal de TensorFlow
Métodos públicos
ResourceScatterMin estático público crear ( Ámbito de alcance, Operando <?> recurso, Operando <? extiende TNumber > índices, Operando <? extiende TType > actualizaciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ResourceScatterMin.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| recurso | Debe ser de un nodo `Variable`. |
| índices | Un tensor de índices en la primera dimensión de `ref`. |
| actualizaciones | Un tensor de valores actualizados para agregar a `ref`. |
Devoluciones
- una nueva instancia de ResourceScatterMin