সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: SparseApplyFtrl:: Attrs
#include <training_ops.h> SparseApplyFtrl- এর জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য নির্ধারণকারী।
সারাংশ
পাবলিক ফাংশন |
|---|
MultiplyLinearByLr (bool x) | ডিফল্ট থেকে মিথ্যা. |
UseLocking (bool x) | যদি True , var এবং accum tensors আপডেট করা একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে। |
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
lr_ দ্বারা_রৈখিক_গুণ করুন
bool tensorflow::ops::SparseApplyFtrl::Attrs::multiply_linear_by_lr_ = false
ব্যবহার_লকিং_
bool tensorflow::ops::SparseApplyFtrl::Attrs::use_locking_ = false
পাবলিক ফাংশন
গুনিত লিনিয়ারবিএলআর
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseApplyFtrl::Attrs::MultiplyLinearByLr(
bool x
)
লকিং ব্যবহার করুন
TF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseApplyFtrl::Attrs::UseLocking(
bool x
)
যদি True , var এবং accum tensors আপডেট করা একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে।
ডিফল্ট থেকে মিথ্যা
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।
2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-26 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::SparseApplyFtrl::Attrs Struct Reference\n\ntensorflow::ops::SparseApplyFtrl::Attrs\n=======================================\n\n`#include \u003ctraining_ops.h\u003e`\n\nOptional attribute setters for [SparseApplyFtrl](/versions/r2.3/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/sparse-apply-ftrl#classtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_ftrl).\n\nSummary\n-------\n\n| ### Public attributes ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------|\n| [multiply_linear_by_lr_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_ftrl_1_1_attrs_1a51b2e88d51b156f4ad35fc90958106f9)` = false` | `bool` |\n| [use_locking_](#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_ftrl_1_1_attrs_1af07d24dc4d04d09a22316ff156f23a67)` = false` | `bool` |\n\n| ### Public functions ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [MultiplyLinearByLr](#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_ftrl_1_1_attrs_1aaf25b36e3ec20fbb390b86229688e3ec)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-apply-ftrl/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_ftrl_1_1_attrs) Defaults to false. |\n| [UseLocking](#structtensorflow_1_1ops_1_1_sparse_apply_ftrl_1_1_attrs_1aac0de93b764d419e084c136984829248)`(bool x)` | `TF_MUST_USE_RESULT `[Attrs](/versions/r2.3/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/sparse-apply-ftrl/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_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::SparseApplyFtrl::Attrs::multiply_linear_by_lr_ = false\n``` \n\n### use_locking_\n\n```scdoc\nbool tensorflow::ops::SparseApplyFtrl::Attrs::use_locking_ = false\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### MultiplyLinearByLr\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseApplyFtrl::Attrs::MultiplyLinearByLr(\n bool x\n)\n``` \nDefaults to false. \n\n### UseLocking\n\n```scdoc\nTF_MUST_USE_RESULT Attrs tensorflow::ops::SparseApplyFtrl::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"]]
