tensorflow:: ops:: ScatterUpdate

Aplica actualizaciones dispersas a una referencia de variable.

Resumen

Esta operación calcula

    # 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, ...]

Esta operación genera ref después de que se haya realizado la actualización. Esto facilita encadenar operaciones que necesitan usar el valor de reinicio.

Si los valores en ref deben actualizarse más de una vez, debido a que hay entradas duplicadas en indices , el orden en que ocurren las actualizaciones para cada valor no está definido.

Requiere updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] o updates.shape = [] .

Véase también tf.batch_scatter_update y tf.scatter_nd_update .

Argumentos:

• ámbito: Un objeto de ámbito
• ref: Debe provenir de un nodo Variable .
• índices: Un tensor de índices en la primera dimensión de ref .
• actualizaciones: Un tensor de valores actualizados para almacenar en ref .

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• use_locking: 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 ref . Se devuelve como una conveniencia para las operaciones que desean usar los valores actualizados después de que se haya realizado la actualización.

Atributos públicos

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
)