सार्वजनिक अंतिम वर्ग रिसोर्सस्पार्सएप्लाईएडडेल्टा
var: एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | रिसोर्सस्पार्सएप्लाईएडेल्टा.ऑप्शंस | ResourceSparseApplyAdadelta के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
स्थैतिक <टी टीटाइप का विस्तार करता है > रिसोर्सस्पार्सएप्लाईएडडेल्टा | |
स्थैतिक रिसोर्सस्पार्सएप्लाईएडडेल्टा.ऑप्शंस | यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग) |
विरासत में मिली विधियाँ
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 () |
सार निष्पादन वातावरण | एनवी () उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था। |
सार संचालन |
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "ResourceSparseApplyAdadelta"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनSparseApplyAdadelta बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <?> Accum, ऑपरेंड <?> AccumUpdate, ऑपरेंड <T> lr, ऑपरेंड <T> rho, ऑपरेंड <T> एप्सिलॉन, ऑपरेंड <T> ग्रेड, ऑपरेंड <? एक्सटेंड्स TNumber > सूचकांक, विकल्प... विकल्प)
एक नए रिसोर्सस्पार्सएप्लाईएडेल्टा ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
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जमा | एक वेरिएबल() से होना चाहिए। |
संचित अद्यतन | : एक वेरिएबल() से होना चाहिए। |
एलआर | सीखने की दर। एक अदिश राशि होनी चाहिए. |
रो | क्षय कारक. एक अदिश राशि होनी चाहिए. |
एप्सिलॉन | निरंतर कारक. एक अदिश राशि होनी चाहिए. |
ग्रैड | ढाल. |
सूचकांक | var और accum के पहले आयाम में सूचकांकों का एक वेक्टर। |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- रिसोर्सस्पार्सएप्लाईएडडेल्टा का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक रिसोर्सस्पार्सएप्लाईएडडेल्टा.ऑप्शंस यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)
पैरामीटर
लॉकिंग का उपयोग करें | यदि सत्य है, तो var और Accum Tensors का अद्यतनीकरण एक लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है। |
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