Python tf.raw_ops.ScatterAdd用法及代码示例

向变量引用添加稀疏更新。

用法

tf.raw_ops.ScatterAdd(
    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：float32 , float64 , int32 , uint8 , int16 , int8 , complex64 , int64 , qint8 , quint8 , qint32 , bfloat16 , uint16 , complex128 , half , uint32 , uint64。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。要添加到 ref 的更新值的张量。
use_locking 可选的 bool 。默认为 False 。如果为 True，则添加将受锁保护；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)。

一个可变的 Tensor 。具有与 ref 相同的类型。

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，则它们的贡献相加。

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

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.raw_ops.ScatterAdd。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。

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