ScatterNdUpdate

প্রদত্ত মধ্যে পৃথক মান বা স্লাইসগুলিতে স্পার্স `আপডেট` প্রয়োগ করে

`সূচক` অনুযায়ী পরিবর্তনশীল।

`রেফ` হল `P` র‍্যাঙ্কের একটি `টেনসর` এবং `সূচক` হল `Q` র‍্যাঙ্কের `টেনসর`।

`সূচক` অবশ্যই পূর্ণসংখ্যার টেনসর হতে হবে, যাতে `রেফ`-এ সূচক থাকে। এটি অবশ্যই আকৃতি হতে হবে \\([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\\) যেখানে `0 < K <= P`।

`সূচক` এর অন্তর্নিহিত মাত্রা (দৈর্ঘ্য `K` সহ) উপাদানগুলির মধ্যে সূচকের সাথে মিলে যায় (যদি `K = P`) অথবা `রেফ`-এর `K`তম মাত্রা বরাবর স্লাইস (যদি `K < P` হয়)।

`আপডেট` হল আকৃতি সহ `Q-1+PK` র‍্যাঙ্কের `টেনসর`:

$$[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]].$$

উদাহরণস্বরূপ, বলুন আমরা 4টি বিক্ষিপ্ত উপাদানকে একটি র্যাঙ্ক-1 টেনসরে 8টি উপাদানে আপডেট করতে চাই। পাইথনে, সেই আপডেটটি দেখতে এইরকম হবে:

ref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
     indices = tf.constant([[4], [3], [1] ,[7]])
     updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
     update = tf.scatter_nd_update(ref, indices, updates)
     with tf.Session() as sess:
       print sess.run(update)
 

[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]

কিভাবে স্লাইস আপডেট করতে হয় সে সম্পর্কে আরো বিস্তারিত জানার জন্য tf.scatter_nd দেখুন।

এছাড়াও `tf.scatter_update` এবং `tf.batch_scatter_update` দেখুন।