SparseConditionalAccumulator

clase final pública SparseConditionalAccumulator

Un acumulador condicional para agregar gradientes dispersos.

El acumulador acepta gradientes marcados con local_step mayor o igual al global_step más reciente conocido por el acumulador. La media se puede extraer del acumulador, siempre que se hayan acumulado suficientes gradientes. La extracción del promedio restablece automáticamente el agregado a 0 e incrementa el paso_global registrado por el acumulador.

Clases anidadas

Constantes

Cadena OP_NOMBRE El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Métodos públicos

Salida <TString>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Estático SparseConditionalAccumulator.Options
contenedor (contenedor de cadenas)
estático <T extiende TType > SparseConditionalAccumulator
crear (ámbito de alcance , tipo de clase<T>, forma de forma , opciones... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SparseConditionalAccumulator.
Salida <TString>
manejar ()
El mango al acumulador.
Estático SparseConditionalAccumulator.Options
tipo de reducción (tipo de reducción de cadena)
Estático SparseConditionalAccumulator.Options
nombre compartido (cadena nombre compartido)

Métodos heredados

org.tensorflow.op.RawOp
booleano final
es igual (Objeto obj)
entero final
Operación
operación ()
Devuelve esta unidad de cálculo como una única Operation .
cadena final
booleano
es igual (Objeto arg0)
Clase final<?>
obtenerclase ()
En t
código hash ()
vacío final
notificar ()
vacío final
notificar a todos ()
Cadena
Encadenar ()
vacío final
esperar (arg0 largo, int arg1)
vacío final
espera (largo arg0)
vacío final
esperar ()
org.tensorflow.op.Op
entorno de ejecución abstracto
entorno ()
Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación.
operación abstracta
operación ()
Devuelve esta unidad de cálculo como una única Operation .
org.tensorflow.Operand
Salida abstracta <TString>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
cadena T abstracta
como Tensor ()
Devuelve el tensor en este operando.
forma abstracta
forma ()
Devuelve la forma (posiblemente parcialmente conocida) del tensor al que hace referencia la Output de este operando.
Clase abstracta <TString>
tipo ()
Devuelve el tipo de tensor de este operando.
org.tensorflow.ndarray.Shaped
resumen entero
rango ()
forma abstracta
forma ()
abstracto largo
tamaño ()
Calcula y devuelve el tamaño total de este contenedor, en número de valores.

Constantes

Cadena final estática pública OP_NAME

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Valor constante: "SparseConditionalAccumulator"

Métodos públicos

Salida pública <TString> asOutput ()

Devuelve el identificador simbólico del tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

Contenedor público estático SparseConditionalAccumulator.Options (contenedor de cadenas)

Parámetros
envase Si no está vacío, este acumulador se coloca en el contenedor indicado. De lo contrario, se utiliza un contenedor predeterminado.

creación pública estática de SparseConditionalAccumulator (alcance de alcance , tipo de clase <T>, forma de forma , opciones... opciones)

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SparseConditionalAccumulator.

Parámetros
alcance alcance actual
tipo d El tipo de valor que se está acumulando.
forma La forma de los valores.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de SparseConditionalAccumulator

Salida pública <TString> identificador ()

El mango al acumulador.

SparseConditionalAccumulator.Options estático público tipo de reducción (tipo de reducción de cadena)

público estático SparseConditionalAccumulator.Options nombre compartido (cadena nombre compartido)

Parámetros
nombrecompartido Si no está vacío, este acumulador se compartirá con el nombre de pila en varias sesiones.