tensorflow::ops::ScatterNdSub

Áp dụng phép trừ thưa cho các giá trị riêng lẻ hoặc các lát cắt trong một Biến .

Bản tóm tắt

trong một biến nhất định theo indices .

ref là một Tensor có hạng P và indices là một Tensor có hạng Q

indices phải là tensor số nguyên, chứa các chỉ số vào ref . Nó phải có hình dạng [d_0, ..., d_{Q-2}, K] trong đó 0 < K <= P

Chiều trong cùng của indices (với độ dài K ) tương ứng với các chỉ số vào các phần tử (nếu K = P ) hoặc các lát cắt (nếu K < P ) dọc theo chiều thứ K của ref .

updates là Tensor bậc Q-1+PK với hình dạng:

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

Ví dụ, giả sử chúng ta muốn trừ 4 phần tử phân tán khỏi một tensor hạng 1 có 8 phần tử. Trong Python, phép trừ đó sẽ trông như thế này:

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)

Kết quả cập nhật cho ref sẽ trông như thế này:

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

Xem tf.scatter_nd để biết thêm chi tiết về cách cập nhật các slice.

Luận điểm:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• Tham chiếu: Một Tensor có thể thay đổi. Nên được lấy từ một nút Biến .
• chỉ số: Một Tensor . Phải là một trong các kiểu sau: int32, int64. Một tensor chứa các chỉ số trỏ đến ref.
• updates: Một Tensor . Phải có cùng kiểu với ref. Một tensor chứa các giá trị được cập nhật để trừ đi từ ref.

Các thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• use_locking: Một giá trị boolean tùy chọn. Mặc định là True. Nếu True, việc gán sẽ được bảo vệ bằng khóa; ngược lại, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít xảy ra xung đột hơn.

Trả về:

• Output : Giống như tham chiếu. Được trả về như một tiện ích cho các thao tác muốn sử dụng các giá trị đã cập nhật sau khi quá trình cập nhật hoàn tất.

Thuộc tính công khai

Operation operation

::tensorflow::Output output_ref

 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
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)