tensorflow:: ops:: ScatterNdUpdate

यह दिए गए डेटासेट के भीतर व्यक्तिगत मानों या स्लाइस पर विरल updates लागू करता है।

सारांश

indices के अनुसार चर।

ref एक रैंक P वाला Tensor है और indices एक रैंक Q वाला Tensor है।

indices पूर्णांक टेंसर होना चाहिए, जिसमें ref में इंडेक्स शामिल हों। इसका आकार होना चाहिए। \([d_0, ..., d_{Q-2}, K]\) जहां 0 < K <= P .

indices का सबसे भीतरी आयाम (लंबाई K के साथ) ref के K वें आयाम के साथ तत्वों (यदि K = P ) या स्लाइस (यदि K < P ) में सूचकांकों के अनुरूप होता है।

updates रैंक Q-1+PK का Tensor है जिसका आकार इस प्रकार है:

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि हम 4 बिखरे हुए तत्वों को रैंक-1 टेंसर में 8 तत्वों तक अपडेट करना चाहते हैं। पायथन में, यह अपडेट कुछ इस तरह दिखेगा:

    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)

ref में परिणामी अपडेट इस प्रकार दिखेगा:

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

स्लाइस में अपडेट करने के तरीके के बारे में अधिक जानकारी के लिए tf.scatter_nd देखें।

tf.scatter_update और tf.batch_scatter_update भी देखें।

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• संदर्भ: एक परिवर्तनीय टेंसर । यह एक वेरिएबल नोड से होना चाहिए।
• indices: एक टेंसर । यह निम्नलिखित प्रकारों में से एक होना चाहिए: int32, int64। ref में इंडेक्स का एक टेंसर।
• अपडेट: एक टेंसर । इसका प्रकार रेफ़ के समान होना चाहिए। रेफ़ में जोड़ने के लिए अद्यतन मानों का एक टेंसर।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• use_locking: एक वैकल्पिक बूलियन मान। डिफ़ॉल्ट मान True है। यदि True है, तो असाइनमेंट को लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अनिश्चित है, लेकिन इसमें कम टकराव हो सकता है।

प्रतिफल:

• Output : संदर्भ 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

 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
)