tensorflow :: opérations :: SparseApplyAdadelta

var: Doit provenir d'une variable ().

Résumé

Arguments:

• scope: un objet Scope
• accum: Doit provenir d'une variable ().
• accum_update:: Doit provenir d'une variable ().
• lr: taux d'apprentissage. Doit être un scalaire.
• rho: facteur de désintégration. Doit être un scalaire.
• epsilon: facteur constant. Doit être un scalaire.
• grad: Le dégradé.
• indices: Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et accum.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

• use_locking: Si True, la mise à jour des tenseurs var et accum sera protégée par un verrou; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retour:

• Output : identique à "var".

Attributs publics

Operation operation

::tensorflow::Output out

 SparseApplyAdadelta(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input accum_update,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices
)

 SparseApplyAdadelta(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input accum_update,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  const SparseApplyAdadelta::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)