tensorflow :: opérations :: ResourceScatterNdSub

Applique une soustraction éparse aux valeurs individuelles ou aux tranches d'une variable .

Résumé

ref est un Tensor de rang P et indices est un Tensor de rang Q

indices doivent être un tenseur entier, contenant des indices dans ref . Il doit être de forme [d_0, ..., d_{Q-2}, K] où 0 < K <= P

La dimension la plus interne des indices (de longueur K ) correspond aux indices en éléments (si K = P ) ou en tranches (si K < P ) le long de la K ième dimension de ref .

updates est Tensor de rang Q-1+PK avec la forme:

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

Par exemple, disons que nous voulons soustraire 4 éléments dispersés d'un tenseur de rang 1 avec 8 éléments. En Python, cette soustraction ressemblerait à ceci:

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])
sub = tf.scatter_nd_sub(ref, indices, updates)
with tf.Session() as sess:
  print sess.run(sub)

La mise à jour résultante de ref ressemblerait à ceci:

[1, -9, 3, -6, -4, 6, 7, -4]

Voir tf.scatter_nd pour plus de détails sur la façon de mettre à jour les tranches.

Arguments:

• scope: un objet Scope
• ref: un descripteur de ressource. Doit provenir d'un VarHandleOp.
• indices: A Tensor . Doit être l'un des types suivants: int32, int64. Un tenseur d'indices dans la réf.
• mises à jour: A Tensor . Doit avoir le même type que la réf. Un tenseur de valeurs à ajouter à ref.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

• use_locking: un booléen facultatif. La valeur par défaut est True. Si True, l'affectation sera protégée par un verrou; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retour:

• l' Operation créée

Attributs publics

Operation operation

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

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

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)