如何使用ConditionalAccumulatorBase

由 Carrie 创建, 最后一次修改 2017-09-14

tf.ConditionalAccumulatorBase

tf.ConditionalAccumulatorBase 类

定义在:tensorflow/python/ops/data_flow_ops.py

参见指南:输入和读取器>条件累加器

用于聚合梯度的条件累加器.

最新的梯度(即计算梯度的时间步长等于累加器的时间步长)加到累加器中.

平均梯度的提取被阻塞,直到所需数量的渐变被累积为止.

属性:

  • accumulator_ref
    底层累加器引用.
  • dtype
    该累加器积累的梯度的数据类型.
  • name
    底层累加器的名称.

方法

__init__

__init__ (
dtype ,
shape ,
accumulator_ref
)

创建一个新的 ConditionalAccumulator.

ARGS:

  • dtype:累积梯度的数据类型.
  • shape:累积梯度的形状.
  • accumulator_ref:由子类创建的条件累加器的句柄

num_accumulated

num_accumulated ( name = None )

目前在累加器中聚合的梯度数.

ARGS:

  • name:操作的可选名称.

返回:

当前积累的累积梯度数.

set_global_step

set_global_step (
new_global_step ,
name = None
)

设置累加器的全局时间步长.

如果我们尝试设置的时间步长低于累加器自己的时间步长,则操作会记录一个警告.

ARGS:

  • new_global_step:新的时间步长的值.可以是变量或常数.
  • name:操作的可选名称.

返回:

设置累加器的时间步长的操作.

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