tf.raw_ops.ResourceScatterNdAdd
Применяет рассеянное сложение к отдельным значениям или срезам в переменной.
tf.raw_ops.ResourceScatterNdAdd(
ref, indices, updates, use_locking=True, name=None
)
ref — это Tensor с рангом P, а indices — это Tensor с рангом Q.
indices должно 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) по K измерению ref.
updates — это 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 добавить 4 рассеянных элемента к тензору ранга 1 к 8 элементам. В Python это сложение 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]) add = tf.scatter_nd_add(ref, indices, updates) with tf.Session() as sess: print sess.run(add)
Результат обновления ref будет таким:
[1, 13, 3, 14, 14, 6, 7, 20]
См. tf.scatter_nd для получения более подробной информации о том, как выполнять обновления срезов.
| Аргументы | |
|---|---|
ref | Tensor типа resource. Дескриптор ресурса. Должен быть получен из VarHandleOp. |
indices | Tensor. Должен быть одного из следующих типов: int32, int64. Тензор. Должен быть одного из следующих типов: 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. По умолчанию True. Необязательный bool. По умолчанию True. Если True, операция присваивания будет защищена блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может характеризоваться меньшей конкуренцией. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Созданная операция. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/ResourceScatterNdAdd