将稀疏更新划分为 resource
引用的变量。
用法
tf.raw_ops.ResourceScatterDiv(
resource, indices, updates, name=None
)
参数
-
resource
Tensor
类型为resource
。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
。必须是以下类型之一:float32
,float64
,int32
,uint8
,int16
,int8
,complex64
,int64
,qint8
,quint8
,qint32
,bfloat16
,uint16
,complex128
,half
,uint32
,uint64
。要添加到ref
的更新值的张量。 -
name
操作的名称(可选)。
返回
- 创建的操作。
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, ...]
正确处理重复条目:如果多个 indices
引用相同的位置,它们的贡献会成倍增加。
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.raw_ops.ResourceScatterDiv。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。