टेन्सरफ्लो::ऑप्स::स्कैटरमिन

min ऑपरेशन का उपयोग करके विरल अपडेट को एक चर संदर्भ में कम करता है।

सारांश

यह ऑपरेशन गणना करता है

# Scalar indices
ref[indices, ...] = min(ref[indices, ...], updates[...])

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

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

यह ऑपरेशन अपडेट पूरा होने के बाद ref आउटपुट देता है। इससे उन ऑपरेशनों को एक साथ जोड़ना आसान हो जाता है जिनमें रीसेट वैल्यू का उपयोग करना आवश्यक होता है।

डुप्लिकेट प्रविष्टियों को सही ढंग से संभाला जाता है: यदि कई indices एक ही स्थान को संदर्भित करते हैं, तो उनका योगदान संयुक्त हो जाता है।

updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] या updates.shape = [] .

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• संदर्भ: यह एक Variable नोड से होना चाहिए।
• सूचकांक: ref के प्रथम आयाम में सूचकांकों का एक टेंसर।
• अपडेट: ref में कम करने के लिए अद्यतन मूल्यों का एक टेंसर।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• use_locking: यदि True है, तो अपडेट को लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अनिश्चित है, लेकिन इसमें कम टकराव देखने को मिल सकता है।

प्रतिफल:

• Output : = ref के समान। यह उन ऑपरेशनों की सुविधा के लिए लौटाया जाता है जो अपडेट पूरा होने के बाद अपडेट किए गए मानों का उपयोग करना चाहते हैं।

सार्वजनिक विशेषताएँ

Operation operation

::tensorflow::Output output_ref

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)