tensorflow :: operaciones :: SparseApplyAdadelta

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var: debe ser de una variable ().

Resumen

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• acum: debe ser de una variable ().
• acum_update :: Debe ser de una Variable ().
• lr: tasa de aprendizaje. Debe ser un escalar.
• rho: factor de desintegración. Debe ser un escalar.
• épsilon: factor constante. Debe ser un escalar.
• grad: El gradiente.
• índices: Un vector de índices en la primera dimensión de var y acum.

Atributos opcionales (consulte Attrs ):

• use_locking: Si es True, la actualización de los tensores var y acumuladores estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede mostrar menos contención.

Devoluciones:

• Output : Igual que "var".

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output out

 SparseApplyAdadelta(
  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
)

 SparseApplyAdadelta(
  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 SparseApplyAdadelta::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)