Google I/O एक लपेट है! TensorFlow सत्रों पर पकड़ बनाएं सत्र देखें

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: SparseAccumulatorApplyGradient

#include <data_flow_ops.h>

एक दिए गए संचायक के लिए एक विरल ढाल लागू करता है।

सारांश

अगर स्थानीय_ संचयकर्ता के Global_step से छोटा है तो जोड़ नहीं है।

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • संभाल: एक संचायक को संभाल।
  • local_step: local_step मान जिस पर विरल ढाल की गणना की गई थी।
  • gradient_indices: विरल ढाल के संकेत संचित होने चाहिए। एक वेक्टर होना चाहिए।
  • gradient_values: मूल्य ढाल के गैर-शून्य स्लाइस हैं, और सूचकांकों के रूप में एक ही पहला आयाम होना चाहिए, अर्थात, सूचकांकों और मूल्यों द्वारा दर्शाया गया nnz सुसंगत होना चाहिए।
  • gradient_shape: संचित होने के लिए विरल ढाल का आकार।
  • has_ogn_shape: बूलियन यह दर्शाता है कि gradient_shape अज्ञात है, इस मामले में इनपुट को सत्यापन के दौरान अनदेखा किया गया है।

रिटर्न:

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

SparseAccumulatorApplyGradient (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input handle, :: tensorflow::Input local_step, :: tensorflow::Input gradient_indices, :: tensorflow::Input gradient_values, :: tensorflow::Input gradient_shape, bool has_known_shape)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation

सार्वजनिक कार्य

operator::tensorflow::Operation () const

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

सार्वजनिक कार्य

SparseAccumulatorApplyGradient

 SparseAccumulatorApplyGradient(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input handle,
  ::tensorflow::Input local_step,
  ::tensorflow::Input gradient_indices,
  ::tensorflow::Input gradient_values,
  ::tensorflow::Input gradient_shape,
  bool has_known_shape
)

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: ऑपरेशन

 operator::tensorflow::Operation() const