var: Должно быть из переменной().
Вложенные классы
сорт | SparseApplyAdadelta.Options | Необязательные атрибуты для SparseApplyAdadelta |
Константы
Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
Выход <Т> | какВывод () Возвращает символический дескриптор тензора. |
static <T расширяет TType > SparseApplyAdadelta <T> | create ( Область видимости , Операнд <T> var, Операнд <T> accum, Операнд <T> accumUpdate, Операнд <T> lr, Операнд <T> rho, Операнд <T> эпсилон, Операнд <T> град, Операнд <? расширяет TNumber > индексы, параметры... параметры) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию SparseApplyAdadelta. |
Выход <Т> | вне () То же, что «вар». |
статический SparseApplyAdadelta.Options | useLocking (логическое значение useLocking) |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Публичные методы
публичный вывод <T> asOutput ()
Возвращает символический дескриптор тензора.
Входные данные для операций TensorFlow являются выходными данными другой операции TensorFlow. Этот метод используется для получения символического дескриптора, который представляет собой вычисление входных данных.
public static SparseApplyAdadelta <T> create ( Область действия, Операнд <T> var, Операнд <T> accum, Операнд <T> accumUpdate, Операнд <T> lr, Операнд <T> rho, Операнд <T> эпсилон, Операнд <T > град, операнд <? расширяет TNumber > индексы, параметры... параметры)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию SparseApplyAdadelta.
Параметры
объем | текущий объем |
---|---|
накапливать | Должно быть из переменной(). |
накапливатьОбновить | : Должно быть из переменной(). |
лр | Скорость обучения. Должно быть скаляр. |
ро | Фактор распада. Должно быть скаляр. |
эпсилон | Постоянный фактор. Должно быть скаляр. |
выпускник | Градиент. |
индексы | Вектор индексов в первом измерении var и accum. |
параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр SparseApplyAdadelta
public static SparseApplyAdadelta.Options useLocking (логическое значение useLocking)
Параметры
использоватьLocking | Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов. |
---|