публичный финальный класс ResourceApplyAdagradDa
Обновите '*var' по схеме проксимальной адаграды.
Вложенные классы
сорт | РесурсАпплиАдаградДа.Параметры | Дополнительные атрибуты для ResourceApplyAdagradDa |
Константы
Нить | OP_NAME | Название этой операции, известное основному движку TensorFlow. |
Публичные методы
статический <T расширяет TType > ResourceApplyAdagradDa | create ( Область видимости , Операнд <?> var, Операнд <?> GradientAccumulator, Операнд <?> GradientSquaredAccumulator, Операнд <T> grad, Операнд <T> lr, Операнд <T> l1, Операнд <T> l2, Операнд < TInt64 > globalStep, Параметры... параметры) Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ResourceApplyAdagradDa. |
статический ResourceApplyAdagradDa.Options | useLocking (логическое значение useLocking) |
Унаследованные методы
Константы
общедоступная статическая финальная строка OP_NAME
Название этой операции, известное основному движку TensorFlow.
Постоянное значение: «ResourceApplyAdagradDA».
Публичные методы
public static ResourceApplyAdagradDa create ( Область видимости , Операнд <?> var, Операнд <?> градиентАккумулятор, Операнд <? > градиентSquaredAccumulator, Операнд <T> grad, Операнд <T> lr, Операнд <T> l1, Операнд <T> l2, Операнд <TInt64> globalStep, Опции... опции)
Фабричный метод для создания класса, обертывающего новую операцию ResourceApplyAdagradDa.
Параметры
объем | текущий объем |
---|---|
вар | Должно быть из переменной(). |
ГрадиентАккумулятор | Должно быть из переменной(). |
ГрадиентКвадратныйАккумулятор | Должно быть из переменной(). |
выпускник | Градиент. |
лр | Коэффициент масштабирования. Должно быть скаляр. |
л1 | Регуляризация L1. Должно быть скаляр. |
л2 | Регуляризация L2. Должно быть скаляр. |
глобальный шаг | Номер шага обучения. Должно быть скаляр. |
параметры | содержит значения необязательных атрибутов |
Возврат
- новый экземпляр ResourceApplyAdagradDa
общедоступный статический ResourceApplyAdagradDa.Options useLocking (логическое значение useLocking)
Параметры
использоватьLocking | Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может вызывать меньше конфликтов. |
---|