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

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: ScatterNdUpdate

#include <state_ops.h>

किसी दिए गए भीतर व्यक्तिगत मूल्यों या स्लाइस के लिए विरल updates लागू करता है।

सारांश

indices अनुसार परिवर्तनशील।

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

indices को पूर्णांक टेंसर होना चाहिए, जिसमें सूचकांक ref । इसका आकार \([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\) होना चाहिए 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 4 बिखरे हुए तत्वों को रैंक -1 टेंसर से 8 तत्वों तक अद्यतन करना चाहते हैं। पायथन में, यह अद्यतन 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])
    update = tf.scatter_nd_update(ref, indices, updates)
    with tf.Session() as sess:
      print sess.run(update)

रेफरी के परिणामस्वरूप अपडेट इस तरह दिखेगा:

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

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

tf.scatter_update और tf.batch_scatter_update भी 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। अद्यतन करने के लिए जोड़ने के लिए अद्यतन मूल्यों के एक दसियों।

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

ScatterNdUpdate (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input ref, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input updates)
ScatterNdUpdate (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input ref, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input updates, const ScatterNdUpdate::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 :: स्कैटरन्यूपडेट :: अट्र्स

वैकल्पिक विशेषता ScatterNdUpdate के लिए बसती है

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

output_ref

::tensorflow::Output output_ref

सार्वजनिक कार्य

ScatterNdUpdate

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

ScatterNdUpdate

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

नोड

::tensorflow::Node * node() const 

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट

 operator::tensorflow::Input() const 
है

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: आउटपुट

 operator::tensorflow::Output() const 

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

उपयोग करना

Attrs UseLocking(
  bool x
)