tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdadelta

var: यह एक Variable() से होना चाहिए।

सारांश

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• संचय: यह एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
• accum_update: : यह एक Variable() से होना चाहिए।
• lr: सीखने की दर। यह एक अदिश राशि होनी चाहिए।
• rho: क्षय गुणांक। यह एक अदिश राशि होनी चाहिए।
• एप्सिलॉन: स्थिरांक कारक। यह एक अदिश राशि होनी चाहिए।
• ग्रेड: प्रवणता।
• सूचकांक: var और accum के पहले आयाम में सूचकांकों का एक सदिश।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• use_locking: यदि True है, तो var और accum टेंसरों का अद्यतन एक लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम टकराव प्रदर्शित कर सकता है।

प्रतिफल:

• निर्मित Operation

सार्वजनिक विशेषताएँ

Operation operation

 ResourceSparseApplyAdadelta(
  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
)

 ResourceSparseApplyAdadelta(
  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 ResourceSparseApplyAdadelta::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)