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텐서플로우:: 작전:: SparseAccumulatorApplyGradient
#include <data_flow_ops.h> 지정된 누산기에 희소 그라데이션을 적용합니다.
요약
local_step이 누산기의 global_step보다 작은 경우 추가하지 않습니다.
인수:
- 범위: 범위 개체
- 핸들: 누산기에 대한 핸들입니다.
- local_step: 희소 기울기가 계산된 local_step 값입니다.
- gradient_indices: 누적될 희소 그래디언트의 인덱스입니다. 벡터여야 합니다.
- 그래디언트_값: 값은 그라디언트의 0이 아닌 조각이며 인덱스와 동일한 첫 번째 차원을 가져야 합니다. 즉, 인덱스와 값으로 표현되는 nnz는 일관성이 있어야 합니다.
- gradient_shape: 누적될 희소 그래디언트의 모양입니다.
- has_known_shape: 그래디언트_모양을 알 수 없는지 여부를 나타내는 부울입니다. 이 경우 유효성 검사 중에 입력이 무시됩니다.
보고:
공개 속성
공공 기능
연산자::텐서플로우::작업
operator::tensorflow::Operation() const
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최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseAccumulatorApplyGradient Class Reference\n\ntensorflow::ops::SparseAccumulatorApplyGradient\n===============================================\n\n`#include \u003cdata_flow_ops.h\u003e`\n\nApplies a sparse gradient to a given accumulator.\n\nSummary\n-------\n\nDoes not add if local_step is smaller than the accumulator's global_step.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- handle: The handle to a accumulator.\n- local_step: The local_step value at which the sparse gradient was computed.\n- gradient_indices: Indices of the sparse gradient to be accumulated. Must be a vector.\n- gradient_values: Values are the non-zero slices of the gradient, and must have the same first dimension as indices, i.e., the nnz represented by indices and values must be consistent.\n- gradient_shape: Shape of the sparse gradient to be accumulated.\n- has_known_shape: Boolean indicating whether gradient_shape is unknown, in which case the input is ignored during validation.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- the created [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [SparseAccumulatorApplyGradient](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_accumulator_apply_gradient_1aea8779790821fa94116859fd1dd3b604)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` handle, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` local_step, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` gradient_indices, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` gradient_values, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` gradient_shape, bool has_known_shape)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_accumulator_apply_gradient_1ae497952e7990fb56ce68d8add07c12c7) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\n| ### Public functions ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------|\n| [operator::tensorflow::Operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_accumulator_apply_gradient_1a5ddfee38bced0cfafa1b427590f331ef)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### SparseAccumulatorApplyGradient\n\n```gdscript\n SparseAccumulatorApplyGradient(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input handle,\n ::tensorflow::Input local_step,\n ::tensorflow::Input gradient_indices,\n ::tensorflow::Input gradient_values,\n ::tensorflow::Input gradient_shape,\n bool has_known_shape\n)\n``` \n\n### operator::tensorflow::Operation\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Operation() const \n```"]]
