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tensorflow :: operaciones :: ResourceSparseApplyAdagrad :: Atributos
#include <training_ops.h> Establecedores de atributos opcionales para ResourceSparseApplyAdagrad .
Resumen
Funciones publicas |
|---|
UpdateSlots (bool x) | Por defecto es verdadero. |
UseLocking (bool x) | Si es True , la actualización de los tensores var y acumuladores estará protegida por un candado; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede mostrar menos contención. |
Atributos públicos
update_slots_
bool tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad::Attrs::update_slots_ = true
use_locking_
bool tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad::Attrs::use_locking_ = false
Funciones publicas
UpdateSlots
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad::Attrs::UpdateSlots(
bool x
)
Por defecto es verdadero.
UseLocking
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad::Attrs::UseLocking(
bool x
)
Si es True , la actualización de los tensores var y acumuladores estará protegida por un candado; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede mostrar menos contención.
Por defecto es falso
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Última actualización: 2020-06-29 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2020-06-29 (UTC)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad::Attrs Struct Reference\n\ntensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad::Attrs\n==================================================\n\n`#include \u003ctraining_ops.h\u003e`\n\nOptional attribute setters for [ResourceSparseApplyAdagrad](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-adagrad#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_adagrad).\n\nSummary\n-------\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------|\n| [update_slots_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_adagrad_1_1_attrs_1add9900d54523022af9ab319328c113eb)` = true` | `bool` |\n| [use_locking_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_adagrad_1_1_attrs_1ad0d78ec68788389d53f10a6fda8b95c4)` = false` | `bool` |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [UpdateSlots](#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_adagrad_1_1_attrs_1a5177c70a70d341386319a4bc29631f61)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-adagrad/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_adagrad_1_1_attrs) Defaults to true. |\n| [UseLocking](#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_adagrad_1_1_attrs_1a60bbfdffa3b0c4dc715302e35b098a15)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-adagrad/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_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::ResourceSparseApplyAdagrad::Attrs::update_slots_ = true\n``` \n\n### use_locking_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad::Attrs::use_locking_ = false\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### UpdateSlots\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad::Attrs::UpdateSlots(\n bool x\n)\n``` \nDefaults to true. \n\n### UseLocking\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad::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"]]
