tf.raw_ops.ScatterNdUpdate
Применяет разреженное updates к отдельным значениям или слайсам в заданном
tf.raw_ops.ScatterNdUpdate(
ref, indices, updates, use_locking=True, name=None
)
переменной в соответствии с indices.
ref является Tensor с рангом P и indices является 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.
Самая внутренняя размерность indices (с длиной K) соответствует индексам элементов (если K = P) или слайсов (если K < P) вдоль K-й размерности ref.
updates является Tensor ранга Q-1+P-K с формой:
Например, предположим, что мы хотим обновить 4 разбросанных элемента в тензор 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 выглядеть так:
[1, 11, 3, 10, 9, 6, 7, 12]
См. tf.scatter_nd для получения более подробной информации о способах обновления слайсов.
См. также tf.scatter_update и tf.batch_scatter_update.
| Аргументы | |
|---|---|
ref | Изменяемый Tensor. Изменяемый тензор. Должен быть из узла Variable. |
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. Должен иметь тот же тип, что и ref. Тензор. Должен иметь тот же тип, что и ref. Тензор обновляемых значений для добавления в 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 быть меньше конкурентных операций. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Изменяемый Tensor. Имеет тот же тип, что и ref. |
© 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/ScatterNdUpdate