tf.raw_ops.SparseApplyAdadelta
var: Должен быть из Variable().
tf.raw_ops.SparseApplyAdadelta(
var, accum, accum_update, lr, rho, epsilon, grad, indices, use_locking=False,
name=None
)
| Аргументы | |
|---|---|
var | Tensor. Должен быть одного из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, 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 значением. |
rho | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Коэффициент затухания. Должен быть скалярным значением. |
epsilon | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Постоянный коэффициент. Должен быть скалярным значением. |
grad | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Градиент. |
indices | Tensor. Должен быть одного 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 не определено, но может проявлять меньшую конкуренцию. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Изменяемый Tensor. Имеет тот же тип, что и var. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/SparseApplyAdadelta