tensorflow :: opérations :: ResourceScatterNdUpdate

Applique des updates à updates éparses aux valeurs individuelles ou aux tranches dans une donnée.

Résumé

variable selon les indices .

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 mettre à jour 4 éléments dispersés en un tenseur de rang 1 à 8 éléments. En Python, cette mise à jour ressemblerait à ceci:

    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)

La mise à jour résultante de ref ressemblerait à ceci:

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

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 mises à jour 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

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

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

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)