tf.raw_ops.SparseApplyAdadelta
var: Должен быть из объекта Variable().
tf.raw_ops.SparseApplyAdadelta(
var,
accum,
accum_update,
lr,
rho,
epsilon,
grad,
indices,
use_locking=False,
name=None
)
| Аргументы | |
|---|---|
var
| Tensor. Должен быть одним из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, qint16, quint16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. |
accum
| Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. |
accum_update
| Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. |
lr | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Скорость обучения. Должен быть скалярным. |
rho | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Коэффициент затухания. Должен быть скалярным. |
epsilon | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Постоянный коэффициент. Должен быть скалярным. |
grad | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Градиент. |
indices | Tensor. Должен быть одним из следующих типов: int32, int64. Вектор индексов в первом измерении var и accum. |
use_locking | Необязательный bool. По умолчанию False. Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение неопределенно, но может быть меньше конкуренции. |
name | Название операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
Изменяемая Tensor. Имеет тот же тип, что и var. |
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/SparseApplyAdadelta