tf.compat.v1.assign_add

Обновить ref путем добавления value к нему.

tf.compat.v1.assign_add(
    ref, value, use_locking=None, name=None
)

Миграция на TF2

tf.compat.v1.assign_add в основном совместим с выполнением в режиме eager и tf.function.

Для перехода к стилю родного TF2 можно использовать метод 'assign_add' из tf.Variable:

Сопоставление аргументов

Имя аргумента TF1	Имя аргумента TF2	Примечание
`ref`	`self`	В методе `assign_add()`
`value`	`value`	В методе `assign_add()`
`use_locking`	`use_locking`	В методе `assign_add()`
`name`	`name`	В методе `assign_add()`
-	`read_value`	Установить в True для копирования поведения (значение по умолчанию True)

Пример использования до и после

До:

with tf.Graph().as_default():
  with tf.compat.v1.Session() as sess:
    a = tf.compat.v1.Variable(0, dtype=tf.int64)
    sess.run(a.initializer)
    update_op = tf.compat.v1.assign_add(a, 1)
    res_a = sess.run(update_op)
    res_a
1

После:

b = tf.Variable(0, dtype=tf.int64)
res_b = b.assign_add(1)
res_b.numpy()
1

Описание

Данная операция возвращает ref после завершения обновления. Это упрощает объединение операций, которым требуется использовать измененное значение. В отличие от tf.math.add, эта операция не поддерживает векторизацию. ref и value должны иметь одинаковую форму.

Аргументы
`ref`	Изменяемая `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `float32`, `float64`, `int64`, `int32`, `uint8`, `uint16`, `int16`, `int8`, `complex64`, `complex128`, `qint8`, `quint8`, `qint32`, `half`. Должен быть из узла `Variable`
`value`	`Tensor`. Должен иметь ту же форму и тип данных, что и `ref`. Значение, которое нужно добавить к переменной.
`use_locking`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если True, добавление будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может проявлять меньшую конкуренцию.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
То же, что и `ref`. Возвращается для удобства операций, которые хотят использовать новое значение после обновления переменной.

© 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/compat/v1/assign_add