tensorflow::ops::ResourceScatterNdSub

#include <state_ops.h>

Выполняет разреженное вычитание отдельных значений или срезов в Variable.

Краткое описание

ref — это Tensor ранга P, а indices — это Tensor ранга Q.

indices должен быть целочисленным тензором, содержащим индексы в ref. Он должен иметь форму [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 тензора 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 нужно вычесть 4 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 обновления ref будет выглядеть так:

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

Подробнее о том, как обновлять срезы, см. в разделе tf.scatter_nd.

Аргументы:

• scope: объект Scope
• ref: дескриптор ресурса. Должен быть получен из VarHandleOp.
• indices: объект Tensor. Должен иметь один из следующих типов: int32, int64. Тензор индексов в ref.
• updates: объект Tensor. Должен иметь тот же тип, что и ref. Тензор значений, которые нужно вычесть из ref.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• use_locking: необязательное значение bool. По умолчанию True. Если значение равно True, присваивание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но конкуренция может быть меньше.

Возвращает:

• созданный Operation

Публичные атрибуты

Operation operation

Публичные функции

 ResourceScatterNdSub(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input ref,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input updates
)

 ResourceScatterNdSub(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input ref,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input updates,
  const ResourceScatterNdSub::Attrs & attrs
)

operator::tensorflow::Operation() const 

Публичные статические функции

Attrs UseLocking(
  bool x
)