tensorflow::ops::ScatterUpdate

Applica aggiornamenti sparsi a un riferimento di variabile.

Riepilogo

Questa operazione calcola

    # 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, ...]

Questa operazione restituisce ref al termine dell'aggiornamento. Ciò semplifica l'esecuzione in sequenza delle operazioni che necessitano di utilizzare il valore di reset.

Se i valori in ref devono essere aggiornati più di una volta, perché ci sono voci duplicate negli indices , l'ordine in cui avvengono gli aggiornamenti per ciascun valore non è definito.

Richiede updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] oppure updates.shape = [] .

Vedi anche tf.batch_scatter_update e tf.scatter_nd_update .

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope
• rif: Dovrebbe provenire da un nodo Variable .
• indici: Un tensore di indici nella prima dimensione di ref .
• aggiornamenti: Un tensore di valori aggiornati da memorizzare in ref .

Attributi opzionali (vedere Attrs ):

• use_locking: Se True, l'assegnazione sarà protetta da un blocco; altrimenti il ​​comportamento non è definito, ma potrebbe presentare una minore contesa.

Resi:

• Output : = Uguale a ref . Restituito per comodità per le operazioni che desiderano utilizzare i valori aggiornati dopo che l'aggiornamento è stato completato.

attributi pubblici

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
)