SparseApplyAdadelta

الطبقة النهائية العامة SparseApplyAdadelta

فار: يجب أن يكون من متغير ().

فئات متداخلة

فصل SparseApplyAdadelta.Options السمات الاختيارية لـ SparseApplyAdadelta

الثوابت

خيط OP_NAME اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

الأساليب العامة

الإخراج <T>
كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت <T يمتد TType > SparseApplyAdadelta <T>
إنشاء (نطاق النطاق ، المعامل <T> var، المعامل <T> تراكم، المعامل <T> تراكم التحديث، المعامل <T> lr، المعامل <T> rho، المعامل <T> epsilon، المعامل <T> grad، المعامل <؟ يمتد TNumber > المؤشرات، الخيارات... الخيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseApplyAdadelta جديدة.
الإخراج <T>
خارج ()
نفس "فار".
ثابت SparseApplyAdadelta.Options
useLocking (استخدام منطقي منطقي)

الطرق الموروثة

الثوابت

السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME

اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي

القيمة الثابتة: "SparseApplyAdadelta"

الأساليب العامة

الإخراج العام <T> كإخراج ()

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.

إنشاء SparseApplyAdadelta <T> ثابت عام ( نطاق النطاق، المعامل <T> var، المعامل <T> تراكم، المعامل <T> تراكم، المعامل <T> lr، المعامل <T> rho، المعامل <T> epsilon ، المعامل <T > غراد، المعامل <؟ يمتد TNumber > المؤشرات، الخيارات... الخيارات)

طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية SparseApplyAdadelta جديدة.

حدود
نِطَاق النطاق الحالي
تراكم يجب أن يكون من متغير ().
تراكم : يجب أن يكون من متغير ().
lr معدل التعليم. يجب أن يكون العددية.
rho عامل الاضمحلال. يجب أن يكون العددية.
إبسيلون عامل ثابت. يجب أن يكون العددية.
خريج التدرج.
المؤشرات متجه للمؤشرات في البعد الأول من var وaccum.
خيارات يحمل قيم السمات الاختيارية
عائدات
  • مثيل جديد لـSparseApplyAdadelta

الإخراج العام <T> خارج ()

نفس "فار".

ثابت عام SparseApplyAdadelta.Options useLocking (استخدام منطقي منطقي)

حدود
useLocking إذا كان True، فسيتم حماية تحديث موترتي var وaccum بواسطة قفل؛ وإلا فإن السلوك غير محدد، ولكنه قد يحمل قدرًا أقل من الخلاف.