tensorflow::ops::ResourceScatterNdUpdate

Áp dụng updates thưa thớt cho từng giá trị hoặc từng phần riêng lẻ trong một phạm vi nhất định.

Bản tóm tắt

thay đổi theo indices .

ref là một Tensor có hạng P và indices là một Tensor có hạng Q

indices phải là tensor số nguyên, chứa các chỉ số vào ref . Nó phải có hình dạng [d_0, ..., d_{Q-2}, K] trong đó 0 < K <= P

Chiều trong cùng của indices (với độ dài K ) tương ứng với các chỉ số vào các phần tử (nếu K = P ) hoặc các lát cắt (nếu K < P ) dọc theo chiều thứ K của ref .

updates là Tensor bậc Q-1+PK với hình dạng:

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

Ví dụ, giả sử chúng ta muốn cập nhật 4 phần tử rải rác thành một tensor hạng 1 có 8 phần tử. Trong Python, thao tác cập nhật đó sẽ trông như sau:

    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)

Kết quả cập nhật cho ref sẽ trông như thế này:

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

Xem tf.scatter_nd để biết thêm chi tiết về cách cập nhật các slice.

Luận điểm:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• Tham chiếu: Một mã định danh tài nguyên. Phải đến từ một VarHandleOp.
• chỉ số: Một Tensor . Phải là một trong các kiểu sau: int32, int64. Một tensor chứa các chỉ số trỏ đến ref.
• updates: Một Tensor . Phải có cùng kiểu với ref. Một tensor chứa các giá trị được cập nhật để thêm vào ref.

Các thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• use_locking: Một giá trị boolean tùy chọn. Mặc định là True. Nếu True, việc gán sẽ được bảo vệ bằng khóa; ngược lại, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít xảy ra xung đột hơn.

Trả về:

• Operation được tạo

Thuộc tính công khai

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
)