ग्रेडिएंट्स को एकत्र करने के लिए एक सशर्त संचायक।
संचायक संचायक को ज्ञात नवीनतम ग्लोबल_स्टेप से अधिक या उसके बराबर local_step के साथ चिह्नित ग्रेडिएंट को स्वीकार करता है। औसत संचायक से निकाला जा सकता है, बशर्ते पर्याप्त ग्रेडिएंट जमा हो गए हों। औसत निकालने से कुल योग स्वचालित रूप से 0 पर रीसेट हो जाता है, और संचायक द्वारा रिकॉर्ड किया गया ग्लोबल_स्टेप बढ़ जाता है। यह कंडीशनल एक्युमुलेटर का एक संसाधन संस्करण है जो tf.cond संस्करण 2 के साथ TF2.0 में काम करेगा।
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | संसाधन सशर्त संचायक.विकल्प | ResourceConditionalAccumulator के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
सार्वजनिक तरीके
आउटपुट <ऑब्जेक्ट> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
स्थैतिक संसाधन सशर्त संचायक.विकल्प | कंटेनर (स्ट्रिंग कंटेनर) |
स्टेटिक <T> रिसोर्सकंडीशनल एक्युमुलेटर | |
आउटपुट <?> | सँभालना () संचायक का हैंडल. |
स्थैतिक संसाधन सशर्त संचायक.विकल्प | कमी प्रकार (स्ट्रिंग कमी प्रकार) |
स्थैतिक संसाधन सशर्त संचायक.विकल्प | साझानाम (स्ट्रिंग साझानाम) |
विरासत में मिली विधियाँ
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <ऑब्जेक्ट> आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक रिसोर्सकंडीशनल एक्युमुलेटर.ऑप्शंस कंटेनर (स्ट्रिंग कंटेनर)
पैरामीटर
CONTAINER | यदि खाली नहीं है, तो यह संचायक दिए गए कंटेनर में रखा गया है। अन्यथा, एक डिफ़ॉल्ट कंटेनर का उपयोग किया जाता है। |
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सार्वजनिक स्थैतिक रिसोर्सकंडीशनल एक्युमुलेटर बनाएं ( स्कोप स्कोप, क्लास<टी> डीटाइप, शेप आकार, विकल्प... विकल्प)
एक नए रिसोर्सकंडीशनल एक्युमुलेटर ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
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dtype | संचित किये जा रहे मूल्य का प्रकार. |
आकार | मानों का आकार, [] हो सकता है, इस स्थिति में आकार अज्ञात है। |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- रिसोर्सकंडीशनल एक्युमुलेटर का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनकंडीशनल एक्युमुलेटर.विकल्प साझानाम (स्ट्रिंग साझानाम)
पैरामीटर
साझानाम | यदि खाली नहीं है, तो यह संचायक दिए गए नाम के तहत कई सत्रों में साझा किया जाएगा। |
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