Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: SparseApplyAdagrad:: Атрибуты
#include <training_ops.h> Необязательные установщики атрибутов для SparseApplyAdagrad .
Краткое содержание
Общественные функции |
|---|
UpdateSlots (bool x) | По умолчанию истинно. |
UseLocking (bool x) | Если True , обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов. |
Публичные атрибуты
update_slots_
bool tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad::Attrs::update_slots_ = true
use_locking_
bool tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad::Attrs::use_locking_ = false
Общественные функции
ОбновитьСлоты
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad::Attrs::UpdateSlots(
bool x
)
Использование блокировки
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad::Attrs::UseLocking(
bool x
)
Если True , обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов.
По умолчанию ложь
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad::Attrs Struct Reference\n\ntensorflow::ops::SparseApplyAdagrad::Attrs\n==========================================\n\n`#include \u003ctraining_ops.h\u003e`\n\nOptional attribute setters for [SparseApplyAdagrad](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/sparse-apply-adagrad#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_adagrad).\n\nSummary\n-------\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------|\n| [update_slots_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_adagrad_1_1_attrs_1a9e93e769c55eae625e6b4bdc36a7d585)` = true` | `bool` |\n| [use_locking_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_adagrad_1_1_attrs_1a59092b5d065ea71aa92c93f3127a5a38)` = false` | `bool` |\n\n| ### Public functions ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [UpdateSlots](#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_adagrad_1_1_attrs_1ad5118d0ae824d6cdfd4eb05674c52afd)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-apply-adagrad/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_adagrad_1_1_attrs) Defaults to true. |\n| [UseLocking](#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_adagrad_1_1_attrs_1a0b32a54c8cd4c6e5421808e6158e9624)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r1.15/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-apply-adagrad/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_adagrad_1_1_attrs) If `True`, updating of the var and accum tensors will be protected by a lock; otherwise the behavior is undefined, but may exhibit less contention. |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### update_slots_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad::Attrs::update_slots_ = true\n``` \n\n### use_locking_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad::Attrs::use_locking_ = false\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### UpdateSlots\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad::Attrs::UpdateSlots(\n bool x\n)\n``` \nDefaults to true. \n\n### UseLocking\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseApplyAdagrad::Attrs::UseLocking(\n bool x\n)\n``` \nIf `True`, updating of the var and accum tensors will be protected by a lock; otherwise the behavior is undefined, but may exhibit less contention.\n\nDefaults to false"]]
