सहायता Kaggle पर TensorFlow साथ ग्रेट बैरियर रीफ की रक्षा चैलेंज में शामिल हों

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: रिसोर्सस्कर्ट

#include <state_ops.h>

वैरिएबल में अलग-अलग मूल्यों या स्लाइस के अलावा विरल लागू होते हैं।

सारांश

ref रैंक P साथ एक Tensor और indices रैंक Q का Tensor है।

indices को पूर्णांक टेंसर होना चाहिए, जिसमें सूचकांक ref । इसका आकार [d_0, ..., d_{Q-2}, K] जहां 0 < K <= P

के अंतरतम आयाम indices (लंबाई के साथ K तत्वों में) सूचकांक से मेल खाती है (यदि K = P ) या स्लाइस (यदि K < P ) के साथ K की वें आयाम ref

updates आकार के साथ रैंक Q-1+PK का Tensor है:

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

उदाहरण के लिए, मान लें कि हम 4 बिखरे हुए तत्वों को रैंक -1 टेंसर से 8 तत्वों में जोड़ना चाहते हैं। पायथन में, इसके अलावा इस तरह दिखेगा:

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

रेफरी के परिणामस्वरूप अपडेट इस तरह दिखेगा:

[1, 13, 3, 14, 14, 6, 7, 20]

स्लाइस को अपडेट कैसे करें के बारे में अधिक जानकारी के लिए tf.scatter_nd देखें।

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • रेफरी: एक संसाधन संभाल। VarHandleOp से होना चाहिए।
  • सूचकांक: एक सेंसर । निम्नलिखित में से एक प्रकार होना चाहिए: int32, int64। रेफरी में सूचकांक का दशांश।
  • अद्यतन: एक सेंसर । रेफ के समान प्रकार होना चाहिए। रेफरी में जोड़ने के लिए मूल्यों का दशांश।

वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):

  • use_locking: एक वैकल्पिक बूल। सत्य की अवहेलना। यदि सही है, तो असाइनमेंट को एक लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद को प्रदर्शित कर सकता है।

रिटर्न:

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

ResourceScatterNdAdd (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input ref, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input updates)
ResourceScatterNdAdd (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input ref, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input updates, const ResourceScatterNdAdd::Attrs & attrs)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation

सार्वजनिक कार्य

operator::tensorflow::Operation () const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

UseLocking (bool x)

संरचनाएं

टेंसोफ़्लो :: ऑप्स :: रिसोर्ससैटरडाउन :: अर्टर्स

वैकल्पिक विशेषता ResourceScatterNdAdd के लिए बसता है।

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

सार्वजनिक कार्य

रिसोर्सस्कर्ट

 ResourceScatterNdAdd(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input ref,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input updates
)
है

रिसोर्सस्कर्ट

 ResourceScatterNdAdd(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input ref,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input updates,
  const ResourceScatterNdAdd::Attrs & attrs
)

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: ऑपरेशन

 operator::tensorflow::Operation() const 

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

उपयोग करना

Attrs UseLocking(
  bool x
)