tensorflow::ops::ResourceScatterNdSub

#include <state_ops.h>

Применяет разрозненное вычитание к отдельным значениям или срезам в переменной.

Summary

ref — это Tensor с рангом P, а indices — это Tensor с рангом Q.

indices должно быть целочисленным тензором, содержащим индексы в ref. Оно должно иметь форму [d_0, ..., d_{Q-2}, K], где 0 < K <= P.

Наивнутренний размер indices (длиной K) соответствует индексам элементов (если K = P) или срезов (если K < P) вдоль K-го измерения ref.

updates имеет тип Tensor с рангом Q-1+P-K и 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 с 8 элементами. В Python это вычитание будет выглядеть 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)

Результирующее обновление ref будет выглядеть так:

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

См. tf.scatter_nd, чтобы узнать больше о том, как обновлять срезы.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• ref: Указатель на ресурс. Должен быть из VarHandleOp.
• indices: Тензор. Должен быть одного из следующих типов: int32, int64. Тензор индексов в ref.
• updates: Тензор. Должен иметь тот же тип, что и ref. Тензор значений для добавления к ref.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• use_locking: Необязательный bool. По умолчанию True. Если True, присваивание будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может проявлять меньшую конкуренцию.

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
)