Google I/O एक लपेट है! TensorFlow सत्रों पर पकड़ बनाएं सत्र देखें

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: ScatterNdSub

#include <state_ops.h>

वैरिएबल में अलग-अलग मूल्यों या स्लाइस को विरल घटाव लागू करता है।

सारांश

indices अनुसार एक दिए गए चर के भीतर।

ref रैंक P साथ एक Tensor और indices Q का एक Tensor है।

indices को पूर्णांक टेंसर होना चाहिए, जिसमें सूचकांक ref । इसका आकार [d_0, ..., d_{Q-2}, K] जहां 0 < K <= P

के अंतरतम आयाम indices (लंबाई के साथ K तत्वों में) सूचकांक से मेल खाती है (यदि K = P ) या स्लाइस (यदि K < P ) के साथ K की वें आयाम ref

updates आकार के साथ रैंक Q-1+PK का Tensor है:

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

उदाहरण के लिए, मान लें कि हम 8 तत्वों के साथ रैंक -1 टेंसर से 4 बिखरे हुए तत्वों को घटाना चाहते हैं। अजगर में, वह घटाव इस तरह दिखेगा:

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

रेफरी के परिणामस्वरूप अपडेट इस तरह दिखाई देगा:

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

स्लाइस को अपडेट कैसे करें के बारे में अधिक जानकारी के लिए tf.scatter_nd देखें।

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • रेफरी: एक उत्परिवर्ती सेंसरवैरिएबल नोड से होना चाहिए।
  • सूचकांक: एक सेंसर । निम्नलिखित में से एक प्रकार होना चाहिए: int32, int64। रेफरी में सूचकांक का दशांश।
  • अद्यतन: एक सेंसर । रेफ के समान प्रकार होना चाहिए। रेफरी से घटाना करने के लिए अद्यतन मूल्यों का दशांश।

वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):

  • use_locking: एक वैकल्पिक बूल। सत्य की अवहेलना। यदि सही है, तो असाइनमेंट को एक लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद को प्रदर्शित कर सकता है।

रिटर्न:

  • Output : रेफरी के समान। 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।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

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

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
output_ref

सार्वजनिक कार्य

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

UseLocking (bool x)

संरचनाएं

टेंसोफ़्लो :: ऑप्स :: स्कैटरनडब :: अर्टर्स

वैकल्पिक विशेषता ScatterNdSub के लिए बसती है

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

output_ref

::tensorflow::Output output_ref

सार्वजनिक कार्य

ScatterNdSub

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

ScatterNdSub

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

नोड

::tensorflow::Node * node() const 

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट

 operator::tensorflow::Input() const 
है

ऑपरेटर :: टेंसोफ़्लो :: आउटपुट

 operator::tensorflow::Output() const 

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

उपयोग करना

Attrs UseLocking(
  bool x
)