Ta strona została przetłumaczona przez Cloud Translation API.
Switch to English

tf.AggregationMethod

TensorFlow 1 wersja Zobacz źródło na GitHub

Klasa wystawianie metody agregacji używane do łączenia gradienty.

Obliczanie pochodne cząstkowe może wymagać agregację wkład gradient. Klasa ta zawiera różne metody, które mogą być używane do łączenia gradienty na wykresie.

Następujące metody agregacji część niezmiennych API agregację gradientów:

  • ADD_N : wszystkie warunki gradientu są sumowane w ramach jednej operacji przy użyciu „ADDN” OP (patrz tf.add_n ). Metoda ta ma tę właściwość, że wszystkie gradienty muszą być gotowe i osobno buforowane w pamięci przed wykonaniem dowolnej agregacji.
  • DEFAULT : Domyślna metoda agregacji systemu wybrany.

Następujące metody agregacji są eksperymentalne i mogą nie być obsługiwane w wydaniach przyszłość:

  • EXPERIMENTAL_TREE : Warunki Gradient są sumowane w parach z wykorzystaniem pomocą „ADDN” op. Ta metoda sumowania gradienty może zmniejszyć wydajność, ale może poprawić wykorzystanie pamięci, ponieważ gradienty może być wydany wcześniej.

Zmienne klasy

  • ADD_N = 0
  • DEFAULT = 0
  • EXPERIMENTAL_ACCUMULATE_N = 2
  • EXPERIMENTAL_TREE = 1