XlaSparseCoreFtrl

XlaSparseCoreFtrl คลาสสุดท้ายสาธารณะ

วิธีการสาธารณะ

XlaSparseCoreFtrl แบบคงที่	สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <Float> embeddingTable, ตัวดำเนิน การ <Float> ตัวสะสม, ตัว ถูกดำเนินการ <Float> เชิงเส้น, ตัว ดำเนิน การ <Float> อัตราการเรียนรู้, ตัวดำเนินการ <Integer> ดัชนี, ตัว ดำเนินการ <Float> การไล่ระดับสี, ตัวถูกดำเนินการ <Float> เบต้า, ตัวดำเนินการ <Float > LearningRatePower, ตัวดำเนินการ <Float> l2RegularizationStrength, Long FeatureWidth, คูณบูลีนLinearByLearningRate, Float l1RegularizationStrength) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ XlaSparseCoreFtrl ใหม่
เอาท์พุต <โฟลต>	อัปเดตตัวสะสม ()
เอาท์พุต <โฟลต>	อัปเดตตารางการฝังตัว ()
เอาท์พุต <โฟลต>	อัปเดตเชิงเส้น ()

วิธีการสืบทอด

จากคลาส org.tensorflow.op.PrimitiveOp

บูลีนสุดท้าย	เท่ากับ (วัตถุ obj)
int สุดท้าย	แฮชโค้ด ()
การดำเนินการ	สหกรณ์ () ส่งคืน Operation พื้นฐาน
สตริงสุดท้าย	toString ()

จากคลาส java.lang.Object

บูลีน	เท่ากับ (วัตถุ arg0)
คลาสสุดท้าย<?>	รับคลาส ()
ภายใน	แฮชโค้ด ()
โมฆะสุดท้าย	แจ้ง ()
โมฆะสุดท้าย	แจ้งทั้งหมด ()
สตริง	toString ()
โมฆะสุดท้าย	รอสักครู่ (ยาว arg0, int arg1)
โมฆะสุดท้าย	รอ (ยาว arg0)
โมฆะสุดท้าย	รอ ()

วิธีการสาธารณะ

การสร้าง XlaSparseCoreFtrl แบบคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนินการ <Float> embeddingTable, ตัวดำเนินการ <Float> ตัวสะสม, ตัวดำเนินการ <Float> เชิงเส้น, ตัวดำเนินการ <Float> อัตราการเรียนรู้, ตัวดำเนินการ <Integer> ดัชนี, ตัว ดำเนินการ <Float> การไล่ระดับสี, ตัวดำเนินการ <Float> เบต้า ตัวดำเนินการ <Float> LearningRatePower, ตัวดำเนินการ <Float> l2RegularizationStrength, Long FeatureWidth, คูณบูลีนLinearByLearningRate, Float l1RegularizationStrength)

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ XlaSparseCoreFtrl ใหม่

พารามิเตอร์

ขอบเขต	ขอบเขตปัจจุบัน

การส่งคืน

• อินสแตนซ์ใหม่ของ XlaSparseCoreFtrl

เอาท์ พุท สาธารณะ <ลอย> ปรับปรุงตัวสะสม ()

เอาท์พุต สาธารณะ <Float> อัปเดต EmbeddingTable ()

เอาท์พุท สาธารณะ <Float> อัปเดตเชิงเส้น ()