tensorflow:: ops:: ResourceScatterNdSub

変数内の個々の値またはスライスに疎な減算を適用します。

まとめ

refはランクPのTensorであり、 indicesはランクQのTensorです。

indices 、 refへのインデックスを含む整数テンソルでなければなりません。形状は[d_0, ..., d_{Q-2}, K]で0 < K <= Pでなければなりません。

indicesの最も内側の次元（長さK ）は、 refのK番目の次元に沿った要素（ K = P場合）またはスライス（ K < Pの場合）へのインデックスに対応します。

updates 、形状が次のランクQ-1+PKのTensorです。

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

例えば、8つの要素を持つランク1テンソルから4つの散在要素を減算したいとします。Pythonでは、その減算は次のようになります。

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)

結果としてrefに反映される更新内容は以下のようになります。

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

スライスを更新する方法の詳細については、 tf.scatter_nd参照してください。

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• 参照: リソースハンドル。VarHandleOp から取得する必要があります。
• indices:テンソル。int32、int64 のいずれかの型である必要があります。ref へのインデックスのテンソル。
• 更新:テンソル。ref と同じ型である必要があります。ref に追加する値のテンソル。

オプション属性（ Attrs参照）：

• use_locking: オプションのブール値。デフォルトはTrueです。Trueの場合、代入はロックによって保護されます。それ以外の場合は動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

返品:

• 作成されたOperation

公開属性

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
)