Spec-Zone.ru › TensorFlow C++

tensorflow::ops::ScatterNdSub

#include <state_ops.h>

Выполняет разреженное вычитание отдельных значений или срезов в Variable.

Краткое описание

в заданной переменной согласно indices.

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 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 разрозненных 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])
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 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: изменяемый Tensor. Должен быть получен из узла Variable.
  • indices: Tensor. Должен иметь один из следующих типов: int32, int64. Тензор индексов в ref.
  • updates: Tensor. Должен иметь тот же тип, что и ref. Тензор обновляемых значений, которые нужно вычесть из ref.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

  • use_locking: необязательное значение bool. По умолчанию True. Если значение True, присваивание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, однако может наблюдаться меньшая конкуренция.

Возвращает:

  • Output: то же, что и ref. Возвращается для удобства операций, которым нужно использовать обновлённые значения после завершения обновления.
Конструкторы и деструкторы
ScatterNdSub(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input ref, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input updates)
ScatterNdSub(const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input ref, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input updates, const ScatterNdSub::Attrs & attrs)
Открытые атрибуты
operation
Operation
output_ref
::tensorflow::Output
Открытые функции
node() const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input() const
operator::tensorflow::Output() const
Открытые статические функции
UseLocking(bool x)
Attrs
Структуры
tensorflow::ops::ScatterNdSub::Attrs

Методы установки необязательных атрибутов для ScatterNdSub.

Открытые атрибуты

operation

Operation operation

output_ref

::tensorflow::Output output_ref

Открытые функции

ScatterNdSub

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

ScatterNdSub

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

node

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output

operator::tensorflow::Output() const 

Открытые статические функции

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)

© 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/cc/class/tensorflow/ops/scatter-nd-sub

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API