SparseAddGrad
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Оператор градиента для операции SparseAdd.
Операция SparseAdd вычисляет A + B, где A, B и сумма представлены как объекты SparseTensor. Эта операция принимает восходящий градиент относительно непустых значений суммы и выводит градиенты относительно непустых значений A и B.
Константы
Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Унаследованные методы
Из класса java.lang.Object логическое значение | равно (Объект arg0) |
последний класс<?> | получитьКласс () |
интервал | хэш-код () |
окончательная пустота | поставить в известность () |
окончательная пустота | уведомитьВсе () |
Нить | нанизывать () |
окончательная пустота | подождать (длинный arg0, int arg1) |
окончательная пустота | подождите (длинный arg0) |
окончательная пустота | ждать () |
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Постоянное значение: «SparseAddGrad»
Публичные методы
публичный вывод <T> aValGrad ()
1-D с формой `[nnz(A)]`. Градиент по непустым значениям A.
публичный вывод <T> bValGrad ()
1-D с формой `[nnz(B)]`. Градиент относительно непустых значений B.
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию SparseAddGrad.
Параметры
объем | текущий объем |
---|
подпоркаВалГрад | 1-D с формой `[nnz(sum)]`. Градиент относительно непустых значений суммы. |
---|
aИндексы | 2-Д. `Индексы` SparseTensor` A, размер `[nnz(A), ndims]`. |
---|
bИндексы | 2-Д. `Индексы` SparseTensor` B, размер `[nnz(B), ndims]`. |
---|
суммаИндексы | 2-Д. `Индексы` суммы SparseTensor, размер `[nnz(sum), ndims]`. |
---|
Возврат
- новый экземпляр SparseAddGrad
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2023-12-01 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Отсутствует нужная мне информация"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Слишком сложен/слишком много шагов"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Устарел"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Проблема с переводом текста"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Проблемы образцов/кода"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Другое"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Прост для понимания"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Помог мне решить мою проблему"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Другое"
}]
{"lastModified": "\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435: 2023-12-01 UTC."}