如何使用ConditionalAccumulatorBase

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.