सार्वजनिक अंतिम वर्ग रिसोर्सएप्लाईएडग्रेडडा
समीपस्थ एडाग्रैड योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें।
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | रिसोर्सएप्लाईएडाग्रेडडा.ऑप्शंस | ResourceApplyAdagradDa के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
स्थिर <T टीटाइप का विस्तार करता है > रिसोर्सएप्लाईएडाग्रेडडा | बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <?> ग्रेडिएंट एक्युमुलेटर, ऑपरेंड <?> ग्रेडिएंटस्क्वेयर एक्युमुलेटर, ऑपरेंड <T> ग्रेड, ऑपरेंड <T> lr, ऑपरेंड <T> l1, ऑपरेंड <T> l2, ऑपरेंड < TInt64 > ग्लोबलस्टेप, विकल्प... विकल्प) एक नए रिसोर्सएप्लाईएडग्रेडडा ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि। |
स्थैतिक संसाधनApplyAdagradDa.Options | यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग) |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "ResourceApplyAdagradDA"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनApplyAdagradDa बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <?> ग्रेडिएंट एक्युमुलेटर, ऑपरेंड <?> ग्रेडिएंटस्क्वेयर एक्युमुलेटर, ऑपरेंड <T> ग्रेड, ऑपरेंड <T> lr, ऑपरेंड <T> l1, ऑपरेंड <T> l2, ऑपरेंड < TInt64 > ग्लोबलस्टेप, विकल्प... विकल्प)
एक नए रिसोर्सएप्लाईएडग्रेडडा ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
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वर | एक वेरिएबल() से होना चाहिए। |
ग्रेडिएंट एक्युमुलेटर | एक वेरिएबल() से होना चाहिए। |
gradientSquaredAccumulator | एक वेरिएबल() से होना चाहिए। |
ग्रैड | ढाल. |
एलआर | मापन कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए. |
एल1 | एल1 नियमितीकरण. एक अदिश राशि होनी चाहिए. |
एल2 | L2 नियमितीकरण. एक अदिश राशि होनी चाहिए. |
ग्लोबलस्टेप | प्रशिक्षण चरण संख्या. एक अदिश राशि होनी चाहिए. |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- resourceApplyAdagradDa का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक स्थैतिक संसाधनApplyAdagradDa.Options उपयोगलॉकिंग (बूलियन उपयोगलॉकिंग)
पैरामीटर
लॉकिंग का उपयोग करें | यदि सत्य है, तो var और Accum Tensors का अद्यतनीकरण एक लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है। |
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