本文介绍了TensorFlow 2.0:如何更新张量?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
在 TensorFlow 1.x 中，要更新张量，我会使用 tf.scatter_update，仅更新张量的相关部分.
In TensorFlow 1.x, to update a tensor, I would use tf.scatter_update, to only update the relevant part of the tensor.
我们如何在 TF 2.0 中做同样的事情?
How can we do the same thing in TF 2.0?
推荐答案
您可以使用 tf.tensor_scatter_nd_update():
You can use tf.tensor_scatter_nd_update():
import tensorflow as tf
import numpy as np
tensor = tf.convert_to_tensor(np.ones((2, 2)), dtype=tf.float32)
indices = tf.constant([[0, 0]])
updates = tf.constant([0.0])
tf.tensor_scatter_nd_update(tensor, indices, updates).numpy()
# array([[0., 1.],
# [1., 1.]], dtype=float32)
这篇关于TensorFlow 2.0:如何更新张量?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！