tf.compat.v1.assign_add
Обновить ref, добавив к нему value.
tf.compat.v1.assign_add(
ref, value, use_locking=None, name=None
)
Переход к TF2
tf.compat.v1.assign_add в основном совместим с немедленным выполнением и tf.function.
Для перехода к стилю native TF2 можно использовать метод 'assign_add' класса tf.Variable:
Сопоставление аргументов
| Имя аргумента TF1 | Имя аргумента TF2 | Примечание |
|---|---|---|
ref | self | В методе assign_add() |
value | value | В методе assign_add() |
use_locking | use_locking | В методе assign_add() |
name | name | В методе assign_add() |
| - |
read_value | Установите в значение True для дублирования поведения (True — по умолчанию) |
Пример использования до и после
До:
with tf.Graph().as_default():
with tf.compat.v1.Session() as sess:
a = tf.compat.v1.Variable(0, dtype=tf.int64)
sess.run(a.initializer)
update_op = tf.compat.v1.assign_add(a, 1)
res_a = sess.run(update_op)
res_a
1После:
b = tf.Variable(0, dtype=tf.int64) res_b = b.assign_add(1) res_b.numpy() 1
Описание
Данная операция выводит ref после выполнения обновления. Это упрощает объединение операций, которым требуется использовать обновлённое значение. В отличие от tf.math.add, данная операция не выполняет трансляцию. ref и value должны иметь одинаковую форму.
| Аргументы | |
|---|---|
ref | Изменяемая Tensor. Должен быть одним из следующих типов: float32, float64, int64, int32, uint8, uint16, int16, int8, complex64, complex128, qint8, quint8, qint32, half. Должен быть узлом из Variable. |
value | Tensor. Должен иметь такую же форму и тип данных, как и ref. Значение, которое нужно добавить к переменной. |
use_locking | Необязательное bool. По умолчанию False. Если True, то добавление будет защищено блокировкой; в противном случае поведение неопределено, но может проявлять меньшее соперничество. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
То же, что и ref. Возвращается в качестве удобства для операций, которые хотят использовать новое значение после того, как переменная была обновлена. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/assign_add