चेतावनी: यह एपीआई हटा दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।
SparseSegmentSumGrad
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
SparseSegmentSum के लिए ग्रेडिएंट की गणना करता है।
टेन्सर "आउटपुट" को ग्रेड के समान आकार के साथ देता है, आयाम 0 को छोड़कर जिसका मान output_dim0 है।
विरासत में मिली विधियां
कक्षा java.lang.Object से | बूलियन | के बराबर होती है (वस्तु arg0) |
| अंतिम कक्षा<?> | getClass () |
| NS | hashCode () |
| अंतिम शून्य | सूचित () |
| अंतिम शून्य | notifyAll () |
| डोरी | toString () |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा (लंबे arg0, पूर्णांक ARG1) |
| अंतिम शून्य | प्रतीक्षा (लंबे arg0) |
| अंतिम शून्य | इंतजार () |
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <टी> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के लिए इनपुट एक अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थिर SparseSegmentSumGrad <टी> बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> स्नातक, ओपेरैंड <u> सूचकांक, ओपेरैंड <वी> segmentIds, ओपेरैंड <पूर्णांक> outputDim0)
एक नया SparseSegmentSumGrad ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|
| ग्रैड | SparseSegmentSum op में प्रचारित ग्रेडिएंट। |
|---|
| सूचकांक | सूचकांक संबंधित SparseSegmentSum op को पास कर दिया। |
|---|
| खंड आईडी | सेगमेंट_आईड्स संबंधित SparseSegmentSum op को पास कर दिया। |
|---|
| आउटपुटडिम0 | "डेटा" का आयाम 0 SparseSegmentSum op को पास किया गया। |
|---|
रिटर्न
- SparseSegmentSumGrad का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <टी> निर्गम ()
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 2021-11-11 (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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