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tensorflow :: operaciones :: ResourceSparseApplyFtrl :: Atributos
#include <training_ops.h> Establecedores de atributos opcionales para ResourceSparseApplyFtrl .
Resumen
Funciones publicas |
|---|
MultiplyLinearByLr (bool x) | El valor predeterminado es falso. |
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
multiply_linear_by_lr_
bool tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl::Attrs::multiply_linear_by_lr_ = false
use_locking_
bool tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl::Attrs::use_locking_ = false
Funciones publicas
MultiplyLinearByLr
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl::Attrs::MultiplyLinearByLr(
bool x
)
El valor predeterminado es falso.
UseLocking
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl::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::ResourceSparseApplyFtrl::Attrs Struct Reference\n\ntensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl::Attrs\n===============================================\n\n`#include \u003ctraining_ops.h\u003e`\n\nOptional attribute setters for [ResourceSparseApplyFtrl](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-ftrl#classtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl).\n\nSummary\n-------\n\n| ### Public attributes ||\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------|\n| [multiply_linear_by_lr_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl_1_1_attrs_1a2f39f19e459185afc18457576ca5d0f9)` = false` | `bool` |\n| [use_locking_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl_1_1_attrs_1a7ad2314993fc3353a7eb6e3e3cf279f2)` = false` | `bool` |\n\n| ### Public functions ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [MultiplyLinearByLr](#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl_1_1_attrs_1a305d7a8761522061d4ef3cca29d7797c)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-ftrl/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl_1_1_attrs) Defaults to false. |\n| [UseLocking](#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl_1_1_attrs_1adba47820fbb9a489efa2dd341744ce6b)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/resource-sparse-apply-ftrl/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_resource_sparse_apply_ftrl_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### multiply_linear_by_lr_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl::Attrs::multiply_linear_by_lr_ = false\n``` \n\n### use_locking_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl::Attrs::use_locking_ = false\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### MultiplyLinearByLr\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl::Attrs::MultiplyLinearByLr(\n bool x\n)\n``` \nDefaults to false. \n\n### UseLocking\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::ResourceSparseApplyFtrl::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"]]
