flux tensoriel : : opérations : : Mise à jour de dispersion

Applique des mises à jour éparses à une référence de variable.

Résumé

Cette opération calcule

    # Scalar indices
    ref[indices, ...] = updates[...]

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

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

Cette opération génère ref une fois la mise à jour terminée. Cela facilite l’enchaînement des opérations nécessitant l’utilisation de la valeur de réinitialisation.

Si les valeurs dans ref doivent être mises à jour plus d'une fois, car il existe des entrées en double dans indices , l'ordre dans lequel les mises à jour ont lieu pour chaque valeur n'est pas défini.

Nécessite updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] ou updates.shape = [] .

Voir aussi tf.batch_scatter_update et tf.scatter_nd_update .

Arguments:

• scope : un objet Scope
• ref : doit provenir d’un nœud Variable .
• indices : Un tenseur d'indices dans la première dimension de ref .
• mises à jour : un tenseur de valeurs mises à jour à stocker dans ref .

Attributs facultatifs (voir Attrs ) :

• use_locking : Si True, l'affectation sera protégée par un verrou ; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retour:

• Output : = Identique à ref . Renvoyé pour faciliter les opérations qui souhaitent utiliser les valeurs mises à jour une fois la mise à jour terminée.

Attributs publics

Operation operation

::tensorflow::Output output_ref

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)