SparseApplyAdadelta

genel final sınıfı SparseApplyAdadelta

var: Bir Variable()'dan olmalıdır.

İç İçe Sınıflar

sınıf SparseApplyAdadelta.Options SparseApplyAdadelta için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
static <T, TType'ı genişletir > SparseApplyAdadelta <T>
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> accum, İşlenen <T> accumUpdate, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > endeksler, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir SparseApplyAdadelta işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Çıkış <T>
dışarı ()
"Var" ile aynı.
statik SparseApplyAdadelta.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "SparseApplyAdadelta"

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> asOutput ()

Tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static SparseApplyAdadelta <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> accum, İşlenen <T> accumUpdate, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T > grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > dizinler, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir SparseApplyAdadelta işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
birikim Bir Variable()'dan olmalıdır.
birikimGüncelleme : Bir Değişken()'den olmalıdır.
IR Öğrenme oranı. Bir skaler olmalı.
ro Çürüme faktörü. Bir skaler olmalı.
epsilon Sabit faktör. Bir skaler olmalı.
mezun Gradyan.
endeksler var ve accum'un birinci boyutuna ait indekslerin bir vektörü.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • SparseApplyAdadelta'nın yeni bir örneği

genel Çıkış <T> out ()

"Var" ile aynı.

public static SparseApplyAdadelta.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler
KullanımKilitleme True ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.
,
genel final sınıfı SparseApplyAdadelta

var: Bir Variable()'dan olmalıdır.

İç İçe Sınıflar

sınıf SparseApplyAdadelta.Options SparseApplyAdadelta için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
static <T, TType'ı genişletir > SparseApplyAdadelta <T>
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> accum, İşlenen <T> accumUpdate, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > endeksler, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir SparseApplyAdadelta işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Çıkış <T>
dışarı ()
"Var" ile aynı.
statik SparseApplyAdadelta.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "SparseApplyAdadelta"

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> asOutput ()

Tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static SparseApplyAdadelta <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> accum, İşlenen <T> accumUpdate, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T > grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > dizinler, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir SparseApplyAdadelta işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
birikim Bir Variable()'dan olmalıdır.
birikimGüncelleme : Bir Değişken()'den olmalıdır.
IR Öğrenme oranı. Bir skaler olmalı.
ro Çürüme faktörü. Bir skaler olmalı.
epsilon Sabit faktör. Bir skaler olmalı.
mezun Gradyan.
endeksler var ve accum'un birinci boyutuna ait indekslerin bir vektörü.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • SparseApplyAdadelta'nın yeni bir örneği

genel Çıkış <T> out ()

"Var" ile aynı.

public static SparseApplyAdadelta.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler
KullanımKilitleme True ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.
,
genel final sınıfı SparseApplyAdadelta

var: Bir Variable()'dan olmalıdır.

İç İçe Sınıflar

sınıf SparseApplyAdadelta.Options SparseApplyAdadelta için isteğe bağlı özellikler

Sabitler

Sicim OP_NAME Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Genel Yöntemler

Çıkış <T>
Çıkış olarak ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
static <T, TType'ı genişletir > SparseApplyAdadelta <T>
create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> accum, İşlenen <T> accumUpdate, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > endeksler, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir SparseApplyAdadelta işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Çıkış <T>
dışarı ()
"Var" ile aynı.
statik SparseApplyAdadelta.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Kalıtsal Yöntemler

Sabitler

genel statik son Dize OP_NAME

Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı

Sabit Değer: "SparseApplyAdadelta"

Genel Yöntemler

genel Çıkış <T> asOutput ()

Tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.

public static SparseApplyAdadelta <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> accum, İşlenen <T> accumUpdate, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> rho, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T > grad, İşlenen <? TNumber'ı genişletir > dizinler, Seçenekler... seçenekler)

Yeni bir SparseApplyAdadelta işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.

Parametreler
kapsam mevcut kapsam
birikim Bir Variable()'dan olmalıdır.
birikimGüncelleme : Bir Değişken()'den olmalıdır.
IR Öğrenme oranı. Bir skaler olmalı.
ro Çürüme faktörü. Bir skaler olmalı.
epsilon Sabit faktör. Bir skaler olmalı.
mezun Gradyan.
endeksler var ve accum'un birinci boyutuna ait indekslerin bir vektörü.
seçenekler isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır
İadeler
  • SparseApplyAdadelta'nın yeni bir örneği

genel Çıkış <T> out ()

"Var" ile aynı.

public static SparseApplyAdadelta.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler
KullanımKilitleme True ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.