tensorflow:: ops:: ScatterDiv

স্পার্স আপডেটের মাধ্যমে একটি ভেরিয়েবল রেফারেন্সকে বিভক্ত করে।

সারসংক্ষেপ

এই অপারেশনটি গণনা করে

    # 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, ...]

এই অপারেশনটি আপডেট সম্পন্ন হওয়ার পর ref আউটপুট করে। এর ফলে, যেসব অপারেশনে রিসেট ভ্যালু ব্যবহার করার প্রয়োজন হয়, সেগুলোকে পরপর সাজানো সহজ হয়।

সদৃশ এন্ট্রিগুলো সঠিকভাবে পরিচালনা করা হয়: যদি একাধিক indices একই অবস্থানকে নির্দেশ করে, তবে তাদের অবদান ভাগ হয়ে যায়।

এর জন্য updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] অথবা updates.shape = [] প্রয়োজন।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ref: একটি Variable নোড থেকে হওয়া উচিত।
• সূচকসমূহ: ref এর প্রথম মাত্রার সূচকসমূহের একটি টেনসর।
• আপডেট: মানগুলির একটি টেনসর যা দিয়ে ref ভাগ করা হয়।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

• use_locking: যদি True হয়, তাহলে অপারেশনটি একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত থাকবে; অন্যথায় এর আচরণ অনির্ধারিত, তবে এতে বিরোধ কম হতে পারে।

ফেরত:

• Output : = ref অনুরূপ। যে সকল অপারেশন আপডেট সম্পন্ন হওয়ার পর আপডেট করা মানগুলো ব্যবহার করতে চায়, তাদের সুবিধার জন্য এটি ফেরত দেওয়া হয়।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output output_ref

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)