टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: स्कैटरमिन

min ऑपरेशन का उपयोग करके एक चर संदर्भ में विरल अपडेट को कम करता है।

सारांश

यह ऑपरेशन

# Scalar indices
ref[indices, ...] = min(ref[indices, ...], updates[...])

# Vector indices (for each i)
ref[indices[i], ...] = min(ref[indices[i], ...], updates[i, ...])

# High rank indices (for each i, ..., j)
ref[indices[i, ..., j], ...] = min(ref[indices[i, ..., j], ...], updates[i, ..., j, ...])

अद्यतन किए जाने के बाद यह ऑपरेशन आउटपुट ref । इससे चेन ऑपरेशंस के लिए आसान हो जाता है, जिसे रीसेट मान का उपयोग करने की आवश्यकता होती है।

डुप्लिकेट प्रविष्टियों को सही तरीके से नियंत्रित किया जाता है: यदि कई indices एक ही स्थान को संदर्भित करते हैं, तो उनका योगदान गठबंधन करता है।

आवश्यक updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] या updates.shape = [] ।

तर्क:

• गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• Ref: एक Variable नोड से होना चाहिए।
• सूचकांक: ref के पहले आयाम में सूचकांकों का ref ।
• अद्यतन: ref में कम करने के लिए अद्यतन मूल्यों का एक दसियों।

वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):

• use_locking: यदि सही है, तो अपडेट को लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद को प्रदर्शित कर सकता है।

रिटर्न:

• Output : = ref रूप में भी। उन ऑपरेशनों के लिए एक सुविधा के रूप में लौटा जो अद्यतन किए जाने के बाद अद्यतन किए गए मानों का उपयोग करना चाहते हैं।

सार्वजनिक विशेषताएँ

Operation operation

::tensorflow::Output output_ref

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)