ApplyAdagradV2

publiczna klasa końcowa ApplyAdagradV2

Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem adagrad.

accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))

Klasy zagnieżdżone

klasa ZastosujAdagradV2.Opcje Opcjonalne atrybuty ApplyAdagradV2

Stałe

Strunowy OP_NAME Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow

Metody publiczne

Wyjście <T>
jako wyjście ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
statyczny <T rozszerza TType > ApplyAdagradV2 <T>
utwórz ( Zakres zasięgu , Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> lr, Operand <T> epsilon, Operand <T> grad, Opcje... opcje)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację ApplyAdagradV2.
Wyjście <T>
na zewnątrz ()
To samo co „var”.
statyczne ApplyAdagradV2.Options
updateSlots (Boolean updateSlots)
statyczne ApplyAdagradV2.Options
useLocking (boolowski useLocking)

Metody dziedziczone

Stałe

publiczny statyczny końcowy ciąg znaków OP_NAME

Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow

Wartość stała: „ZastosujAdagradV2”

Metody publiczne

publiczne wyjście <T> asOutput ()

Zwraca symboliczny uchwyt tensora.

Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.

public static ApplyAdagradV2 <T> create ( Zakres zakresu, Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> lr, Operand <T> epsilon, Operand <T> grad, Opcje... opcje)

Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację ApplyAdagradV2.

Parametry
zakres aktualny zakres
odm Powinno pochodzić ze zmiennej ().
gromadzić Powinno pochodzić ze zmiennej ().
lr Współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
epsilon Stały czynnik. Musi być skalarem.
absolwent Gradient.
opcje przenosi opcjonalne wartości atrybutów
Zwroty
  • nowa instancja ApplyAdagradV2

publiczne wyjście <T> out ()

To samo co „var”.

publiczne statyczne ApplyAdagradV2.Options updateSlots (Boolean updateSlots)

public static ApplyAdagradV2.Options useLocking (boolean useLocking)

Parametry
użyjBlokowanie Jeśli `True`, aktualizacja tensorów var i accum będzie zabezpieczona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.