dòng chảy căng:: ôi:: Tài nguyênThưa thớtÁp dụngAdadelta

var: Phải từ một Biến().

Bản tóm tắt

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng phạm vi
• tích lũy: Phải từ một Biến().
• accum_update: : Phải từ một Biến().
• lr: Tốc độ học tập. Phải là một vô hướng.
• rho: Hệ số phân rã. Phải là một vô hướng.
• epsilon: Hệ số không đổi. Phải là một vô hướng.
• grad: Độ dốc.
• chỉ số: Một vectơ chỉ số vào chiều thứ nhất của var và accum.

Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• use_locking: Nếu đúng, việc cập nhật các tensor var và accum sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn.

Trả về:

• Operation đã tạo

Thuộc tính công khai

Operation operation

 ResourceSparseApplyAdadelta(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input accum_update,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices
)

 ResourceSparseApplyAdadelta(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input accum_update,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  const ResourceSparseApplyAdadelta::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)