ScatterNdSub

ใช้การลบแบบกระจายกับแต่ละค่าหรือส่วนต่างๆ ในตัวแปร

ภายในตัวแปรที่กำหนดตาม `ดัชนี`

`ref` คือ 'Tensor' ที่มีอันดับ 'P' และ 'indices' คือ 'Tensor' ของอันดับ 'Q'

`ดัชนี` ต้องเป็นเทนเซอร์จำนวนเต็ม ซึ่งมีดัชนีอยู่ใน `อ้างอิง` จะต้องมีรูปร่าง `[d_0, ..., d_{Q-2}, K]` โดยที่ `0 < K <= P`

มิติในสุดของ `ดัชนี` (ที่มีความยาว `K`) สอดคล้องกับดัชนีเป็นองค์ประกอบ (ถ้า `K = P`) หรือสไลซ์ (ถ้า `K < P`) ไปตามมิติ `K`th ของ `ref`

`updates` คือ `Tensor` ของอันดับ 'Q-1+PK` ที่มีรูปร่าง:

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

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเราต้องการลบ 4 องค์ประกอบที่กระจัดกระจายออกจากเมตริกซ์อันดับ 1 ที่มี 8 องค์ประกอบ ใน Python การลบนั้นจะมีลักษณะดังนี้:

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

ผลการอัปเดตเพื่ออ้างอิงจะมีลักษณะดังนี้:

[1, -9, 3, -6, -4, 6, 7, -4]

ดู `tf.scatter_nd` สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการอัปเดตสไลซ์