TensorScatterNdUpdate

`সূচক` অনুযায়ী বিদ্যমান টেনসরে `আপডেট` ছড়িয়ে দিন।

এই ক্রিয়াকলাপটি `টেনসর`-এ পাস করা স্পার্স `আপডেট` প্রয়োগ করে একটি নতুন টেনসর তৈরি করে। এই ক্রিয়াকলাপটি tf.scatter_nd এর সাথে খুব মিল, ব্যতীত যে আপডেটগুলি একটি বিদ্যমান টেনসরে ছড়িয়ে ছিটিয়ে রয়েছে (শূন্য-টেনসরের বিপরীতে)। যদি বিদ্যমান টেনসরের মেমরিটি পুনরায় ব্যবহার করা না যায় তবে একটি অনুলিপি তৈরি এবং আপডেট করা হয়।

যদি `সূচক`-এ সদৃশ থাকে, তাহলে আমরা সূচকের জন্য শেষ আপডেটটি বেছে নিই।

যদি সিপিইউতে একটি আউট অফ বাউন্ড সূচক পাওয়া যায়, একটি ত্রুটি ফেরত দেওয়া হয়।

সতর্কতা : এই অপারেশনের জন্য কিছু GPU নির্দিষ্ট শব্দার্থ আছে। - যদি একটি আবদ্ধ সূচক পাওয়া যায়, সূচক উপেক্ষা করা হয়. - যে ক্রম অনুসারে আপডেটগুলি প্রয়োগ করা হয় তা অনির্ধারিত, তাই যদি `সূচক'-এ সদৃশ থাকে তাহলে আউটপুট হবে ননডিটারমিনিস্টিক।

`সূচক` হল একটি পূর্ণসংখ্যার টেনসর যাতে সূচকগুলিকে আকৃতির একটি নতুন টেনসর `আকৃতি`তে পরিণত করে।

• `সূচক`-এর অন্তত 2টি অক্ষ থাকতে হবে: `(সংখ্যা_আপডেট, সূচক_গভীরতা)`।
• `সূচক`-এর শেষ অক্ষ হল `টেনসর`-এ কত গভীরে সূচক করতে হবে তাই এই সূচকের গভীরতা অবশ্যই `টেনসর`-এর র্যাঙ্কের চেয়ে কম হতে হবে: `indices.shape[-1] <= tensor.ndim`

যদি `indices.shape[-1] = tensor.rank` এই Op সূচী করে এবং স্কেলার উপাদান আপডেট করে। যদি `indices.shape[-1] < tensor.rank` হয় তবে এটি ইনপুট `টেনসর` এর স্লাইস সূচী ও আপডেট করে।

প্রতিটি `আপডেট` এর একটি র‍্যাঙ্ক আছে `tensor.rank - indices.shape[-1]`। `আপডেট` এর সামগ্রিক আকার হল:

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

ব্যবহারের উদাহরণের জন্য পাইথন [tf.tensor_scatter_nd_update]( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/tensor_scatter_nd_update) ফাংশন দেখুন