Conozca lo último en aprendizaje automático, IA generativa y más en el Simposio WiML 2023.

Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página.

TensorScatterUpdate

clase final pública TensorScatterUpdate

Dispersa las `actualizaciones` en un tensor existente de acuerdo con los` índices`.

Esta operación crea un nuevo tensor aplicando "actualizaciones" dispersas al "tensor" pasado. Esta operación es muy similar a `tf.scatter_nd`, excepto que las actualizaciones se dispersan en un tensor existente (a diferencia de un tensor cero). Si la memoria del tensor existente no se puede reutilizar, se realiza una copia y se actualiza.

Si "índices" contiene duplicados, elegimos la última actualización para el índice.

Si se encuentra un índice fuera del límite en la CPU, se devuelve un error.

ADVERTENCIA : Hay algunas semánticas específicas de GPU para esta operación. - Si se encuentra un índice fuera del límite, el índice se ignora. - El orden en el que se aplican las actualizaciones no es determinista, por lo que la salida no será determinista si `índices` contiene duplicados.

`índices` es un tensor entero que contiene índices en un nuevo tensor de forma` forma`.

`índices` debe tener al menos 2 ejes:` (num_updates, index_depth) `.
El último eje de "índices" es la profundidad de indexación en "tensor", por lo que esta profundidad de índice debe ser menor que el rango de "tensor": "indices.shape [-1] <= tensor.ndim"

if `indices.shape [-1] = tensor.rank` este Op indexa y actualiza elementos escalares. si `indices.shape [-1] <tensor.rank` indexa y actualiza segmentos del` tensor` de entrada.

Cada `actualización` tiene un rango de` tensor.rank - indices.shape [-1] `. La forma general de las `actualizaciones` es:

indices.shape[:-1] + tensor.shape[indices.shape[-1]:]

Para obtener ejemplos de uso, consulte la función python [tf.tensor_scatter_nd_update] (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/tensor_scatter_nd_update)

Métodos públicos

Salida <T>	asOutput () Devuelve el identificador simbólico de un tensor.
estática <T, U extiende Número> TensorScatterUpdate <T>	crear ( Alcance alcance, operando <T> tensor, operando <U> índices, operando <T> actualizaciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación de TensorScatterUpdate.
Salida <T>	salida () Un nuevo tensor con la forma dada y actualizaciones aplicadas según los índices.

Métodos heredados

De la clase org.tensorflow.op.PrimitiveOp

booleano final	es igual a (Objeto obj)
int final	hashCode ()
Operación	op () Devuelve la `Operation` subyacente
cadena final	toString ()

De la clase java.lang.Object

booleano	es igual a (Objeto arg0)
Clase final <?>	getClass ()
En t	hashCode ()
vacío final	notificar ()
vacío final	notificar a todos ()
Cuerda	toString ()
vacío final	esperar (largo arg0, int arg1)
vacío final	espera (largo arg0)
vacío final	esperar ()

Desde la interfaz org.tensorflow.Operand

Salida abstracta <T>

asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Métodos públicos

Salida pública <T> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico de un tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

public static TensorScatterUpdate <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> tensor, operando <U> índices, operando <T> actualizaciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación de TensorScatterUpdate.

Parámetros

alcance	alcance actual
tensor	Tensor para copiar / actualizar.
índices	Tensor de índice.
actualizaciones	Actualizaciones para dispersar en la salida.

Devoluciones

una nueva instancia de TensorScatterUpdate

salida pública <T> salida ()

Un nuevo tensor con la forma dada y actualizaciones aplicadas según los índices.