tf.raw_ops.ResourceScatterNdUpdate
Применяет разреженные updates к отдельным значениям или срезам в заданном
tf.raw_ops.ResourceScatterNdUpdate(
ref, indices, updates, use_locking=True, name=None
)
переменной в соответствии с indices.
ref — это Tensor с рангом P, а indices — это Tensor ранга Q.
indices должно быть целочисленным тензором, содержащим индексы в ref. Он должен иметь форму [d_0, ..., d_{Q-2}, K], где 0 < K <= P.
Самая внутренняя размерность indices (с длиной K) соответствует индексам элементов (если K = P) или срезов (если K < P) по размерности K 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 обновить 4 рассеянных элемента в тензоре ранга-1 до 8 элементов. В Python этот процесс обновления будет выглядеть так:
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]) update = tf.scatter_nd_update(ref, indices, updates) with tf.Session() as sess: print sess.run(update)
Результат обновления ref будет таким:
[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]
См. tf.scatter_nd для получения дополнительных сведений о методах обновления срезов.
| Аргументы | |
|---|---|
ref | A Tensor типа resource. Детектор ресурсов. Должен быть получен из VarHandleOp. |
indices | A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: int32, int64. Тензор. Должен быть одним из следующих типов: int32, int64. Тензор индексов в ref. |
updates | A Tensor. Тензор. Должен иметь тот же тип, что и ref. Тензор обновляемых значений для добавления к ref. |
use_locking | Необязательный bool. По умолчанию True. Необязательный bool. По умолчанию True. Если True, присвоение будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может характеризоваться меньшим конфликтом. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Созданная операция. |
© 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/ResourceScatterNdUpdate