tf.raw_ops.ResourceScatterNdSub
Выполняет разреженное вычитание отдельных значений или срезов в переменной.
tf.raw_ops.ResourceScatterNdSub(
ref, indices, updates, use_locking=True, name=None
)
ref — это Tensor ранга P, а indices — это Tensor ранга Q.
indices должен быть целочисленным тензором, содержащим индексы в ref. Его форма должна быть [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 измерения номер K в ref.
updates — это Tensor ранга Q-1+P-K с формой:
[d_0, ..., d_{Q-2}, ref.shape[K], ..., ref.shape[P-1]]
Например, предположим, что мы хотим вычесть 4 разбросанных элемента из тензора ранга 1, содержащего 8 элементов. В Python это вычитание выглядело бы 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]) sub = tf.scatter_nd_sub(ref, indices, updates) with tf.Session() as sess: print sess.run(sub)
В результате обновление ref выглядело бы так:
[1, -9, 3, -6, -4, 6, 7, -4]
Подробнее о том, как обновлять срезы, см. в разделе tf.scatter_nd.
| Аргументы | |
|---|---|
ref | Tensor типа resource. Дескриптор ресурса. Должен быть получен из VarHandleOp. |
indices | Tensor. Допустимые типы: int32, int64. Тензор. Допустимые типы: int32, int64. Тензор индексов в ref. |
updates | Tensor. Тензор. Должен иметь тот же тип, что и ref. Тензор значений для добавления к ref. |
use_locking | Необязательный bool. Значение по умолчанию — True. Необязательное значение bool. Значение по умолчанию — True. Если значение True, присваивание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может сопровождаться меньшим количеством конфликтов. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
| Созданный объект Operation. |
© 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/raw_ops/ResourceScatterNdSub