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Python tf.compat.v1.scatter_add用法及代码示例


向 resource 引用的变量添加稀疏更新。

用法

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

参数

  • ref 一个Variable。
  • indices 一个Tensor。必须是以下类型之一：int32 , int64。 ref 第一维的索引张量。
  • updates 一个Tensor。必须与 ref 具有相同的类型。要存储在 ref 中的更新值的张量。
  • use_locking 可选的 bool 。默认为 False 。如果为 True，则分配将受锁保护；否则行为是未定义的，但可能表现出较少的争用。
  • name 操作的名称(可选)。

返回

  • 与 ref 相同。返回以方便在更新完成后想要使用更新值的操作。

该操作计算

# Scalar indices
    ref[indices, ...] += updates[...]

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

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

此操作在更新完成后输出ref。这使得链接需要使用更新值的操作变得更容易。正确处理重复条目：如果多个 indices 引用相同的位置，则它们的贡献相加。

需要 updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] 。

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.compat.v1.scatter_add。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。