var: Bir Variable()'dan olmalıdır.
İç İçe Sınıflar
sınıf | SparseApplyAdadelta.Options | SparseApplyAdadelta için isteğe bağlı özellikler |
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
Çıkış <T> | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
static <T, TType'ı genişletir > SparseApplyAdadelta <T> | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> accum, İşlenen <T> accumUpdate, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > endeksler, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir SparseApplyAdadelta işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. |
Çıkış <T> | dışarı () "Var" ile aynı. |
statik SparseApplyAdadelta.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static SparseApplyAdadelta <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> accum, İşlenen <T> accumUpdate, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T > grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > dizinler, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir SparseApplyAdadelta işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
birikim | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
birikimGüncelleme | : Bir Değişken()'den olmalıdır. |
IR | Öğrenme oranı. Bir skaler olmalı. |
ro | Çürüme faktörü. Bir skaler olmalı. |
epsilon | Sabit faktör. Bir skaler olmalı. |
mezun | Gradyan. |
endeksler | var ve accum'un birinci boyutuna ait indekslerin bir vektörü. |
seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- SparseApplyAdadelta'nın yeni bir örneği
public static SparseApplyAdadelta.Options useLocking (Boolean useLocking)
Parametreler
KullanımKilitleme | True ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir. |
---|
var: Bir Variable()'dan olmalıdır.
İç İçe Sınıflar
sınıf | SparseApplyAdadelta.Options | SparseApplyAdadelta için isteğe bağlı özellikler |
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
Çıkış <T> | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
static <T, TType'ı genişletir > SparseApplyAdadelta <T> | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> accum, İşlenen <T> accumUpdate, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > endeksler, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir SparseApplyAdadelta işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. |
Çıkış <T> | dışarı () "Var" ile aynı. |
statik SparseApplyAdadelta.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static SparseApplyAdadelta <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> accum, İşlenen <T> accumUpdate, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T > grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > dizinler, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir SparseApplyAdadelta işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
birikim | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
birikimGüncelleme | : Bir Değişken()'den olmalıdır. |
IR | Öğrenme oranı. Bir skaler olmalı. |
ro | Çürüme faktörü. Bir skaler olmalı. |
epsilon | Sabit faktör. Bir skaler olmalı. |
mezun | Gradyan. |
endeksler | var ve accum'un birinci boyutuna ait indekslerin bir vektörü. |
seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- SparseApplyAdadelta'nın yeni bir örneği
public static SparseApplyAdadelta.Options useLocking (Boolean useLocking)
Parametreler
KullanımKilitleme | True ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir. |
---|
var: Bir Variable()'dan olmalıdır.
İç İçe Sınıflar
sınıf | SparseApplyAdadelta.Options | SparseApplyAdadelta için isteğe bağlı özellikler |
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
Çıkış <T> | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
static <T, TType'ı genişletir > SparseApplyAdadelta <T> | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> accum, İşlenen <T> accumUpdate, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > endeksler, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir SparseApplyAdadelta işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. |
Çıkış <T> | dışarı () "Var" ile aynı. |
statik SparseApplyAdadelta.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static SparseApplyAdadelta <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> accum, İşlenen <T> accumUpdate, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T > grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > dizinler, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir SparseApplyAdadelta işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
birikim | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
birikimGüncelleme | : Bir Değişken()'den olmalıdır. |
IR | Öğrenme oranı. Bir skaler olmalı. |
ro | Çürüme faktörü. Bir skaler olmalı. |
epsilon | Sabit faktör. Bir skaler olmalı. |
mezun | Gradyan. |
endeksler | var ve accum'un birinci boyutuna ait indekslerin bir vektörü. |
seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- SparseApplyAdadelta'nın yeni bir örneği
public static SparseApplyAdadelta.Options useLocking (Boolean useLocking)
Parametreler
KullanımKilitleme | True ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir. |
---|