TensorArrayGradWithShape

TensorArrayGradWithShape kelas akhir publik

Membuat TensorArray untuk menyimpan beberapa gradien nilai dalam pegangan tertentu.

Mirip dengan TensorArrayGradV3. Namun hal ini membuat akumulator dengan bentuk yang diperluas dibandingkan dengan input TensorArray yang gradiennya sedang dihitung. Hal ini memungkinkan beberapa gradien untuk TensorArray yang sama dihitung menggunakan akumulator yang sama.

Metode Publik

TensorArrayGradWithShape statis	buat ( Lingkup lingkup, Operan <?> pegangan, Operan <Float> flowIn, Operan <Integer> shapeToPrepend, Sumber string) Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi TensorArrayGradWithShape baru.
Keluaran <Mengambang>	aliran Keluar ()
Keluaran <?>	pegangan lulusan ()

Metode Warisan

Dari kelas org.tensorflow.op.PrimitiveOp

boolean terakhir	sama dengan (Objek objek)
int terakhir	Kode hash ()
Operasi	op () Mengembalikan Operation yang mendasarinya
String terakhir	keString ()

Dari kelas java.lang.Object

boolean	sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>	dapatkan Kelas ()
ke dalam	Kode hash ()
kekosongan terakhir	memberitahu ()
kekosongan terakhir	beri tahuSemua ()
Rangkaian	keString ()
kekosongan terakhir	tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir	tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir	Tunggu ()

Metode Publik

pembuatan TensorArrayGradWithShape statis publik ( Lingkup cakupan , pegangan Operan <?>, Operan <Float> flowIn, Operan <Integer> shapeToPrepend, Sumber string)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi TensorArrayGradWithShape baru.

Parameter

cakupan	ruang lingkup saat ini
menangani	Pegangan untuk meneruskan TensorArray.
aliran masuk	Skalar mengambang yang menerapkan rangkaian operasi yang tepat.
bentukToPrepend	Vektor int32 yang mewakili suatu bentuk. Elemen dalam akumulator gradien akan memiliki bentuk yang merupakan nilai shape_to_prepend yang digabungkan dengan bentuk elemen di TensorArray yang sesuai dengan pegangan input.
sumber	String sumber gradien, digunakan untuk menentukan gradien TensorArray mana yang akan dikembalikan.

Kembali

• contoh baru TensorArrayGradWithShape

Keluaran publik <Float> flowOut ()

Keluaran publik <?> gradHandle ()