tensorflow:: ops:: ScatterUpdate

একটি ভেরিয়েবল রেফারেন্সে স্পার্স আপডেট প্রয়োগ 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।

যদি indices সদৃশ এন্ট্রি থাকার কারণে ref এর মান একাধিকবার আপডেট করতে হয়, তাহলে প্রতিটি মানের জন্য আপডেটগুলো কোন ক্রমে ঘটবে তা অনির্ধারিত থাকে।

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

এছাড়াও tf.batch_scatter_update এবং tf.scatter_nd_update দেখুন।

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ref: একটি Variable নোড থেকে হওয়া উচিত।
• সূচকসমূহ: ref এর প্রথম মাত্রার সূচকসমূহের একটি টেনসর।
• আপডেট: ref এ সংরক্ষণ করার জন্য আপডেট করা মানগুলির একটি টেনসর।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

• use_locking: যদি True হয়, তাহলে অ্যাসাইনমেন্টটি 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

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

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)