如何使用ConditionalAccumulatorBase

tf.ConditionalAccumulatorBase

tf.ConditionalAccumulatorBase 類

定義在：tensorflow/python/ops/data_flow_ops.py

參見指南：輸入和讀取器>條件累加器

用于聚合梯度的條件累加器.

最新的梯度(即計(jì)算梯度的時(shí)間步長等于累加器的時(shí)間步長)加到累加器中.

平均梯度的提取被阻塞,直到所需數(shù)量的漸變被累積為止.

屬性：

• accumulator_ref
  底層累加器引用.
  
• dtype
  該累加器積累的梯度的數(shù)據(jù)類型.
  
• name
  底層累加器的名稱.
  

方法

__init__

__init__ (
      dtype ,
      shape ,
    accumulator_ref
)

創(chuàng)建一個(gè)新的 ConditionalAccumulator.

ARGS：

• dtype：累積梯度的數(shù)據(jù)類型.
• shape：累積梯度的形狀.
• accumulator_ref：由子類創(chuàng)建的條件累加器的句柄

num_accumulated

num_accumulated ( name = None )

目前在累加器中聚合的梯度數(shù).

ARGS：

• name：操作的可選名稱.

返回：

當(dāng)前積累的累積梯度數(shù).

set_global_step

set_global_step (
      new_global_step ,
      name = None
  )

設(shè)置累加器的全局時(shí)間步長.

如果我們嘗試設(shè)置的時(shí)間步長低于累加器自己的時(shí)間步長,則操作會(huì)記錄一個(gè)警告.

ARGS：

• new_global_step：新的時(shí)間步長的值.可以是變量或常數(shù).
• name：操作的可選名稱.

返回：

設(shè)置累加器的時(shí)間步長的操作.