Extrait le gradient clairsemé moyen dans un SparseConditionalAccumulator.
L'opération se bloquera jusqu'à ce que suffisamment de gradients (c'est-à-dire plus que num_required) aient été accumulés. Si l'accumulateur a déjà agrégé plus de num_required gradients, il renverra sa moyenne des gradients accumulés. Incrémente également automatiquement le global_step enregistré dans l'accumulateur de 1 et réinitialise l'agrégat à 0.
Constantes
Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
statique <T étend TType > SparseAccumulatorTakeGradient <T> | |
Sortie < TInt64 > | indices () Indices de la moyenne des gradients clairsemés accumulés. |
Sortie < TInt64 > | forme () Forme de la moyenne des gradients clairsemés accumulés. |
Sortie <T> | valeurs () Valeurs de la moyenne des gradients clairsemés accumulés. |
Méthodes héritées
booléen | est égal à (Objet arg0) |
Classe finale<?> | obtenirClasse () |
int | Code de hachage () |
vide final | notifier () |
vide final | notifierTous () |
Chaîne | àChaîne () |
vide final | attendre (long arg0, int arg1) |
vide final | attendez (long arg0) |
vide final | attendez () |
résuméExécutionEnvironnement | env () Renvoie l'environnement d'exécution dans lequel cette opération a été créée. |
opération abstraite |
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Méthodes publiques
public static SparseAccumulatorTakeGradient <T> créer ( Scope scope, Operand < TString > handle, Operand < TInt32 > numRequired, Class<T> dtype)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération SparseAccumulatorTakeGradient.
Paramètres
portée | portée actuelle |
---|---|
poignée | Handle d’un SparseConditionalAccumulator. |
numObligatoire | Nombre de dégradés requis avant de renvoyer un agrégat. |
type | Le type de données des gradients accumulés. Doit correspondre au type d'accumulateur. |
Retour
- une nouvelle instance de SparseAccumulatorTakeGradient