tensorflow::ops::ResourceScatterNdAdd

Применяет разреженное сложение к отдельным значениям или срезам в переменной .

Краткое содержание

ref — это Tensor ранга P , а indices — Tensor ранга Q

indices должны представлять собой целочисленный тензор, содержащий индексы в ref . Он должен иметь форму [d_0, ..., d_{Q-2}, K] где 0 < K <= P

Внутреннее измерение indices (длиной K ) соответствует индексам элементов (если K = P ) или срезов (если K < P ) вдоль K -го измерения, указанного в ref .

updates — это Tensor ранга Q-1+PK с формой:

[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]]

Например, предположим, мы хотим добавить 4 разбросанных элемента к тензору ранга 1, получив в итоге 8 элементов. В Python это сложение будет выглядеть так:

ref = tf.Variable([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], use_resource=True)
indices = tf.constant([[4], [3], [1], [7]])
updates = tf.constant([9, 10, 11, 12])
add = tf.scatter_nd_add(ref, indices, updates)
with tf.Session() as sess:
  print sess.run(add)

В результате обновление ссылки будет выглядеть следующим образом:

[1, 13, 3, 14, 14, 6, 7, 20]

Более подробную информацию о том, как вносить изменения в срезы, см. в tf.scatter_nd .

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• ref: Дескриптор ресурса. Должен быть получен из VarHandleOp.
• indices: Тензор . Должен быть одного из следующих типов: int32, int64. Тензор индексов в ref.
• Обновления: Тензор . Должен иметь тот же тип, что и ref. Тензор значений для добавления к ref.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs ):

• use_locking: Необязательный логический параметр. По умолчанию — True. Если True, присваивание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может привести к меньшей конкуренции.

Возвращает:

• созданная Operation

Общедоступные атрибуты

Operation operation

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

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

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)