genel final dersi ApplyAdagradDa
'*var'ı proksimal adagrad şemasına göre güncelleyin.
İç İçe Sınıflar
sınıf | ApplyAdagradDa.Seçenekler | ApplyAdagradDa için isteğe bağlı özellikler |
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
Çıkış <T> | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
static <T, TType'ı genişletir > ApplyAdagradDa <T> | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> gradyanBiriktirici, İşlenen <T> degradeKareBiriktirici, İşlenen <T> grad, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen < TInt64 > globalStep, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir ApplyAdagradDa işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. |
Çıkış <T> | dışarı () "Var" ile aynı. |
statik ApplyAdagradDa.Seçenekler | useLocking (Boolean useLocking) |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Sabit Değer: "ApplyAdagradDA"
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static ApplyAdagradDa <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> degradeBiriktirici, İşlenen <T> degradeKareBiriktiren, İşlenen <T> grad, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> l1, İşlenen <T > l2, İşlenen < TInt64 > globalStep, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir ApplyAdagradDa işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
var | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
degradeAkümülatör | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
degradeKareAkümülatör | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
mezun | Gradyan. |
IR | Ölçekleme faktörü. Bir skaler olmalı. |
l1 | L1 düzenlemesi. Bir skaler olmalı. |
l2 | L2 düzenlemesi. Bir skaler olmalı. |
küreselAdım | Eğitim adımı numarası. Bir skaler olmalı. |
seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- ApplyAdagradDa'nın yeni bir örneği
public static ApplyAdagradDa.Options useLocking (Boolean useLocking)
Parametreler
KullanımKilitleme | True ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir. |
---|