tensorflow::ops::ResourceScatterNdSub

Bir değişkendeki tek tek değerlere veya dilimlere seyrek çıkarma işlemi uygular.

Özet

ref P mertebesinde bir Tensor ve indices Q mertebesinde bir Tensor .

indices , ref ait indeksleri içeren tamsayı tensörler olmalıdır. Şekli [d_0, ..., d_{Q-2}, K] olmalıdır, burada 0 < K <= P .

indices en içteki boyutu ( K uzunluğunda), ref K boyutu boyunca elemanlara ( K = P ise) veya dilimlere ( K < P ise) ait indekslere karşılık gelir.

updates Q-1+PK mertebesinde ve şu şekle sahip Tensor :

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

Örneğin, 8 elemanlı, 1. dereceden bir tensörden 4 dağınık elemanı çıkarmak istediğimizi varsayalım. Python'da bu çıkarma işlemi şöyle görünür:

ref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], use_resource=True)
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)

Sonuç olarak, referans dosyasında yapılacak güncelleme şu şekilde olacaktır:

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

Dilimlerde nasıl güncellemeler yapılacağına dair daha fazla bilgi için tf.scatter_nd bakın.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• ref: Bir kaynak tanıtıcısı. VarHandleOp türünden olmalıdır.
• İndeksler: Bir Tensor . Şu türlerden biri olmalıdır: int32, int64. ref'e indekslerin tensörü.
• Güncellemeler: Bir Tensor . ref ile aynı türde olmalıdır. ref'e eklenecek değerlerin tensörü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• use_locking: İsteğe bağlı bir boolean değer. Varsayılan değeri True'dur. True ise, atama bir kilit ile korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır, ancak daha az çekişme gösterebilir.

İadeler:

• oluşturulan Operation

Genel özellikler

Operation operation

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

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

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)