tensorflow::ops::ResourceScatterNdUpdate

Применяет разреженные updates к отдельным значениям или срезам в заданном диапазоне.

Краткое содержание

переменная согласно indices .

ref — это Tensor ранга P , а indices — Tensor ранга Q

indices должны представлять собой целочисленный тензор, содержащий индексы в ref . Он должен иметь форму [d_0, ..., d_{Q-2}, K] где 0 < K <= P

Внутреннее измерение indices (длиной K ) соответствует индексам элементов (если K = P ) или срезов (если K < P ) вдоль K -го измерения, указанного в ref .

updates — это Tensor ранга Q-1+PK с формой:

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

Например, предположим, мы хотим обновить тензор ранга 1, состоящий из 4 разбросанных элементов, до 8 элементов. В Python это обновление будет выглядеть так:

    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)

В результате обновление ссылки будет выглядеть следующим образом:

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

Дополнительную информацию о том, как вносить изменения в срезы, см. в tf.scatter_nd .

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• ref: Дескриптор ресурса. Должен быть получен из VarHandleOp.
• indices: Тензор . Должен быть одного из следующих типов: int32, int64. Тензор индексов в ref.
• updates: A Tensor . Must have the same type from ref. A tensor of updated values ​​to add to ref.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs ):

• use_locking: Необязательный логический параметр. По умолчанию — True. Если True, присваивание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может привести к меньшей конкуренции.

Возвращает:

• созданная Operation

Общедоступные атрибуты

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
)