tensorflow :: operaciones :: ScatterNdAdd

Aplica una adición dispersa a valores individuales o porciones en una variable .

Resumen

ref es un Tensor con rango P e indices es un Tensor de rango Q

indices deben ser un tensor entero, que contenga índices en ref . Debe tener la forma [d_0, ..., d_{Q-2}, K] donde 0 < K <= P

La dimensión más interna de los indices (con longitud K ) corresponde a índices en elementos (si K = P ) o cortes (si K < P ) a lo largo de la K ésima dimensión de la ref .

updates es Tensor de rango Q-1+PK con forma:

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

Por ejemplo, digamos que queremos agregar 4 elementos dispersos a un tensor de rango 1 a 8 elementos. En Python, esa adición se vería así:

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])
add = tf.scatter_nd_add(ref, indices, updates)
with tf.Session() as sess:
  print sess.run(add)

La actualización resultante para ref se vería así:

[1, 13, 3, 14, 14, 6, 7, 20]

Consulte tf.scatter_nd para obtener más detalles sobre cómo realizar actualizaciones en los segmentos.

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• ref: Un tensor mutable. Debe ser de un nodo Variable .
• índices: un tensor . Debe ser uno de los siguientes tipos: int32, int64. Un tensor de índices en ref.
• actualizaciones: un tensor . Debe tener el mismo tipo que la ref. Un tensor de valores actualizados para agregar a la ref.

Atributos opcionales (consulte Attrs ):

• use_locking: un bool opcional. El valor predeterminado es Verdadero. Si es Verdadero, la asignación estará protegida por un candado; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede mostrar menos contención.

Devoluciones:

• Output : Igual que la ref. Se devuelve como una conveniencia para las operaciones que desean utilizar los valores actualizados después de que se realiza la actualización.

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output output_ref

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)