tensoreflusso:: ops:: ResourceScatterNdSub

Applica la sottrazione sparsa a singoli valori o sezioni in una Variabile .

Riepilogo

ref è un Tensor di rango P e indices è un Tensor di rango Q .

indices devono essere tensori interi, contenenti indici in ref . Deve essere di forma [d_0, ..., d_{Q-2}, K] dove 0 < K <= P .

La dimensione più interna degli indices (con lunghezza K ) corrisponde agli indici in elementi (se K = P ) o fette (se K < P ) lungo la K -esima dimensione di ref .

updates sono Tensor di rango Q-1+PK con forma:

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

Ad esempio, supponiamo di voler sottrarre 4 elementi sparsi da un tensore di rango 1 con 8 elementi. In Python, la sottrazione sarebbe simile a questa:

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)

L'aggiornamento risultante a ref sarebbe simile al seguente:

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

Vedi tf.scatter_nd per maggiori dettagli su come apportare aggiornamenti alle sezioni.

Argomenti:

• scope: un oggetto Scope
• ref: un handle di risorsa. Deve provenire da un VarHandleOp.
• indici: A Tensore . Deve essere uno dei seguenti tipi: int32, int64. Un tensore di indici nel rif.
• aggiornamenti: Un Tensore . Deve essere dello stesso tipo del rif. Un tensore di valori da aggiungere al rif.

Attributi facoltativi (vedi Attrs ):

• use_locking: un valore bool opzionale. Il valore predefinito è Vero. Se True, l'assegnazione sarà protetta da un lucchetto; altrimenti il ​​comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa.

Ritorna:

• l' Operation creata

Attributi pubblici

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
)