সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: TensorArrayGradWithShape
#include <data_flow_ops.h>
প্রদত্ত হ্যান্ডেলে মানগুলির একাধিক গ্রেডিয়েন্ট সংরক্ষণের জন্য একটি টেনসরঅ্যারে তৈরি করে।
সারাংশ
TensorArrayGradV3 এর মতো। যাইহোক এটি ইনপুট TensorArray যার গ্রেডিয়েন্ট গণনা করা হচ্ছে তার তুলনায় একটি প্রসারিত আকার সহ একটি সঞ্চয়কারী তৈরি করে। এটি একই TensorArray- এর জন্য একাধিক গ্রেডিয়েন্টকে একই অ্যাকিউমুলেটর ব্যবহার করে গণনা করতে সক্ষম করে।
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- হ্যান্ডেল: ফরোয়ার্ড টেনসর অ্যারেতে হ্যান্ডেল।
- flow_in: একটি ফ্লোট স্কেলার যা অপারেশনের সঠিক চেইনিং প্রয়োগ করে।
- shape_to_prepend: একটি int32 ভেক্টর একটি আকৃতির প্রতিনিধিত্ব করে। গ্রেডিয়েন্ট অ্যাকিউমুলেটরের উপাদানগুলির আকৃতি থাকবে যা এই shape_to_prepend মানটি ইনপুট হ্যান্ডেলের সাথে সম্পর্কিত TensorArray- এর উপাদানগুলির আকারের সাথে সংযুক্ত।
- উৎস: গ্রেডিয়েন্ট সোর্স স্ট্রিং, কোন গ্রেডিয়েন্ট TensorArray ফিরে আসবে তা নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়।
রিটার্ন:
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-27 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-27 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::TensorArrayGradWithShape Class Reference\n\ntensorflow::ops::TensorArrayGradWithShape\n=========================================\n\n`#include \u003cdata_flow_ops.h\u003e`\n\nCreates a [TensorArray](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/tensor-array#classtensorflow_1_1ops_1_1_tensor_array) for storing multiple gradients of values in the given handle.\n\nSummary\n-------\n\nSimilar to TensorArrayGradV3. However it creates an accumulator with an expanded shape compared to the input [TensorArray](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/tensor-array#classtensorflow_1_1ops_1_1_tensor_array) whose gradient is being computed. This enables multiple gradients for the same [TensorArray](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/tensor-array#classtensorflow_1_1ops_1_1_tensor_array) to be calculated using the same accumulator.\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- handle: The handle to the forward [TensorArray](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/tensor-array#classtensorflow_1_1ops_1_1_tensor_array).\n- flow_in: A float scalar that enforces proper chaining of operations.\n- shape_to_prepend: An int32 vector representing a shape. Elements in the gradient accumulator will have shape which is this shape_to_prepend value concatenated with shape of the elements in the [TensorArray](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/tensor-array#classtensorflow_1_1ops_1_1_tensor_array) corresponding to the input handle.\n- source: The gradient source string, used to decide which gradient [TensorArray](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/tensor-array#classtensorflow_1_1ops_1_1_tensor_array) to return.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) grad_handle\n- [Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) flow_out\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [TensorArrayGradWithShape](#classtensorflow_1_1ops_1_1_tensor_array_grad_with_shape_1ae957f3234c62f254b88ced73dd452371)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` handle, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` flow_in, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` shape_to_prepend, StringPiece source)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [flow_out](#classtensorflow_1_1ops_1_1_tensor_array_grad_with_shape_1a7e66bafef678a0c4a661598e8d61c4a3) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [grad_handle](#classtensorflow_1_1ops_1_1_tensor_array_grad_with_shape_1a732338604dc6b1ce0db860e97a5df6ec) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_tensor_array_grad_with_shape_1a0430f64eabb7fa21eac6b06e3e01ec04) | [Operation](/versions/r2.2/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### flow_out\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output flow_out\n``` \n\n### grad_handle\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output grad_handle\n``` \n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### TensorArrayGradWithShape\n\n```gdscript\n TensorArrayGradWithShape(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input handle,\n ::tensorflow::Input flow_in,\n ::tensorflow::Input shape_to_prepend,\n StringPiece source\n)\n```"]]