tensorflow:: ops:: ScatterNdUpdate

Aplica updates dispersas a valores individuales o segmentos dentro de un conjunto dado.

Resumen

variable según indices .

ref es un Tensor de rango P e indices es un Tensor de rango Q

indices deben ser un tensor entero que contenga índices en ref . Debe tener forma \([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\) donde 0 < K <= P .

La dimensión más interna de indices (con longitud K ) corresponde a los índices de los elementos (si K = P ) o de las secciones (si K < P ) a lo largo de la K -ésima dimensión de ref .

updates son Tensor de rango Q-1+PK con forma:

Por ejemplo, supongamos que queremos actualizar 4 elementos dispersos a un tensor de rango 1 con 8 elementos. En Python, esa actualización se vería así:

    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])
    update = tf.scatter_nd_update(ref, indices, updates)
    with tf.Session() as sess:
      print sess.run(update)

La actualización resultante de la referencia se vería así:

[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]

Consulte tf.scatter_nd para obtener más detalles sobre cómo actualizar las secciones.

Véase también tf.scatter_update y tf.batch_scatter_update .

Argumentos:

• ámbito: Un objeto de ámbito
• ref: Un tensor mutable. Debe provenir de un nodo Variable .
• índices: Un Tensor . Debe ser uno de los siguientes tipos: int32, int64. Un tensor de índices en ref.
• Actualizaciones: Un Tensor . Debe tener el mismo tipo que ref. Un tensor de valores actualizados para agregar a ref.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• use_locking: Un valor booleano opcional. Su valor predeterminado es True. Si es True, la asignación estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento es indefinido, pero puede presentar menos conflictos.

Devoluciones:

• Output : Igual que la referencia. Se devuelve para facilitar el uso de los valores actualizados una vez realizada la actualización.

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output output_ref

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)