使用min 操作将稀疏更新减少到变量引用中。
用法
tf.compat.v1.scatter_min(
ref, indices, updates, use_locking=False, name=None
)参数
-
ref一个可变的Tensor。必须是以下类型之一:half,bfloat16,float32,float64,int32,int64。应该来自Variable节点。 -
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。要减少为ref的更新值的张量。 -
use_locking可选的bool。默认为False。如果为 True,则更新将受锁保护;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
-
一个可变的
Tensor。具有与ref相同的类型。
该操作计算
# Scalar indices
ref[indices, ...] = min(ref[indices, ...], updates[...])
# Vector indices (for each i)
ref[indices[i], ...] = min(ref[indices[i], ...], updates[i, ...])
# High rank indices (for each i, ..., j)
ref[indices[i, ..., j], ...] = min(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重置值的操作更容易。
正确处理重复条目:如果多个 indices 引用相同的位置,则它们的贡献合并。
需要 updates.shape = indices.shape + ref.shape[1:] 或 updates.shape =
[] 。
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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_min。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。
