tensorflow:: ops:: ScatterNdUpdate

প্রদত্ত কোনো মানের বা স্লাইসের উপর বিক্ষিপ্ত updates প্রয়োগ করে।

সারসংক্ষেপ

indices অনুযায়ী পরিবর্তনশীল।

ref হলো P র‍্যাঙ্কের একটি Tensor এবং indices হলো Q র‍্যাঙ্কের একটি Tensor ।

indices অবশ্যই একটি পূর্ণসংখ্যা টেনসর হতে হবে, যা ref এর ভেতরের সূচকগুলি ধারণ করবে। এর আকৃতি অবশ্যই হতে হবে \([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\) যেখানে 0 < K <= P ।

indices সর্বঅন্তর্গত মাত্রা (যার দৈর্ঘ্য K ) ref এর K তম মাত্রা বরাবর উপাদানসমূহের (যদি K = P ) অথবা স্লাইসসমূহের (যদি K < P ) সূচকসমূহকে নির্দেশ করে।

updates হলো Q-1+PK র‍্যাঙ্কের Tensor যার আকৃতি:

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

উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আমরা একটি র‍্যাঙ্ক-১ টেনসরের ৪টি বিক্ষিপ্ত উপাদানকে আপডেট করে ৮টি উপাদানে পরিণত করতে চাই। পাইথনে, সেই আপডেটটি দেখতে এইরকম হবে:

    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)

ref-এর ফলস্বরূপ আপডেটটি দেখতে এইরকম হবে:

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

স্লাইসগুলি কীভাবে আপডেট করতে হয় সে সম্পর্কে আরও বিস্তারিত জানতে tf.scatter_nd দেখুন।

আরও দেখুন tf.scatter_update এবং tf.batch_scatter_update ।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ref: একটি পরিবর্তনযোগ্য টেনসর । এটি একটি ভেরিয়েবল নোড থেকে হওয়া উচিত।
• সূচকসমূহ: একটি টেনসর । অবশ্যই নিম্নলিখিত প্রকারগুলির মধ্যে একটি হতে হবে: int32, int64। ref-এর সূচকসমূহের একটি টেনসর।
• আপডেট: একটি টেনসর । এর টাইপ অবশ্যই রেফ-এর টাইপের মতো হতে হবে। রেফ-এ যোগ করার জন্য আপডেট করা মানগুলির একটি টেনসর।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

• use_locking: একটি ঐচ্ছিক বুলিয়ান ভ্যালু। এর ডিফল্ট মান হলো True। যদি True হয়, তাহলে অ্যাসাইনমেন্টটি একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত থাকবে; অন্যথায় এর আচরণ অনির্ধারিত, তবে এতে কনটেনশন কম হতে পারে।

ফেরত:

• Output : রেফারেন্সের অনুরূপ। যেসব অপারেশন আপডেট সম্পন্ন হওয়ার পর আপডেট করা মানগুলো ব্যবহার করতে চায়, তাদের সুবিধার জন্য এটি ফেরত দেওয়া হয়।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output output_ref

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)