tf.compat.v1.scatter_max

Применяет разреженные обновления к переменной с помощью операции max.

tf.compat.v1.scatter_max(
    ref, indices, updates, use_locking=False, name=None
)

Эта операция вычисляет

# Scalar indices
ref[indices, ...] = max(ref[indices, ...], updates[...])

# Vector indices (for each i)
ref[indices[i], ...] = max(ref[indices[i], ...], updates[i, ...])

# High rank indices (for each i, ..., j)
ref[indices[i, ..., j], ...] = max(ref[indices[i, ..., j], ...],
updates[i, ..., j, ...])

Эта операция возвращает ref после завершения обновления. Это упрощает цепочку операций, которым нужно использовать начальное значение.

Дублирующиеся записи обрабатываются корректно: если несколько indices ссылаются на одну и ту же позицию, их вклады комбинируются.

Требует updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] или updates.shape = [].

Аргументы
`ref`	Изменяемая `Tensor`. Должна быть одного из следующих типов: `half`, `bfloat16`, `float32`, `float64`, `int32`, `int64`. Должна исходить из узла `Variable` .
`indices`	`Tensor`. Должна быть одного из следующих типов: `int32`, `int64`. Тензор индексов в первом измерении `ref`.
`updates`	`Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `ref`. Тензор обновленных значений, которые будут уменьшены в `ref`.
`use_locking`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если True, обновление будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может наблюдаться меньше конкуренции.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Изменяемая `Tensor`. Имеет тот же тип, что и `ref`.

© 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/scatter_max