चेतावनी: इस एपीआई को पदावनत कर दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद इसे TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।
ResourceAccumulatorApplyGradient
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
किसी दिए गए संचायक पर ग्रेडिएंट लागू करता है।
यदि लोकल_स्टेप संचायक के ग्लोबल_स्टेप से कम है तो नहीं जोड़ता।
विरासत में मिली विधियाँ
कक्षा java.lang.Object से | बूलियन | बराबर (ऑब्जेक्ट arg0) |
| अंतिम कक्षा<?> | गेटक्लास () |
| int यहाँ | हैश कोड () |
| अंतिम शून्य | सूचित करें () |
| अंतिम शून्य | सभी को सूचित करें () |
| डोरी | स्ट्रिंग () |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1) |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0) |
| अंतिम शून्य | इंतज़ार () |
सार्वजनिक तरीके
एक नया रिसोर्सएक्युमुलेटरएप्लाईग्रैडिएंट ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|
| सँभालना | संचायक का हैंडल. |
|---|
| लोकलस्टेप | वह लोकल_स्टेप मान जिस पर ग्रेडिएंट की गणना की गई थी। |
|---|
| ग्रेडियेंट | ग्रेडिएंट का एक टेंसर जमा किया जाना है। |
|---|
रिटर्न
- resourceAccumulatorApplyGradient का एक नया उदाहरण
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2023-12-01 (UTC) को अपडेट किया गया.
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"label":"वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए"
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"label":"बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं"
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"label":"अनुवाद से जुड़ी समस्या"
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"label":"सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या"
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