ApplyAdagradDa

パブリック最終クラスApplyAdagradDa

近位の adagrad スキームに従って「*var」を更新します。

ネストされたクラス

クラスAdagradDa.Options の適用ApplyAdagradDaのオプションの属性

定数

弦OP_NAME TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <T extends TType > applyAdagradDa <T>
create (スコープscope,オペランド<T> var,オペランド<T> gradientAccumulator,オペランド<T> gradientSquaredAccumulator,オペランド<T> grad, オペランド <T> lr,オペランド<T> l1,オペランド<T> l2,オペランド< TInt64 > globalStep、オプション...オプション)
新しいApplyAdagradDaオペレーションをラップするクラスを作成するファクトリメソッド。
出力<T>
外（）
「var」と同じです。
静的ApplyAdagradDa.Options
useLocking (ブール型 useLocking)

継承されたメソッド

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "ApplyAdagradDA"

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static applyAdagradDa <T> create (スコープscope,オペランド<T> var,オペランド<T> gradientAccumulator,オペランド<T> gradientSquaredAccumulator,オペランド<T> grad,オペランド<T> lr,オペランド<T> l1,オペランド<T > l2、オペランド< TInt64 > globalStep、オプション...オプション)

新しいApplyAdagradDaオペレーションをラップするクラスを作成するファクトリメソッド。

パラメーター
範囲現在のスコープ
変数Variable() から取得する必要があります。
勾配アキュムレータVariable() から取得する必要があります。
勾配二乗アキュムレータVariable() から取得する必要があります。
卒業生グラデーション。
lrスケーリング係数。スカラーでなければなりません。
l1 L1 正則化。スカラーでなければなりません。
l2 L2 正則化。スカラーでなければなりません。
グローバルステップトレーニングステップ番号。スカラーでなければなりません。
オプションオプションの属性値を持ちます
戻り値
  • applyAdagradDa の新しいインスタンス

public出力<T> out ()

「var」と同じです。

public static applyAdagradDa.Options useLocking (ブール型 useLocking)

パラメーター
使用ロックTrue の場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。