Aggiorna le voci rilevanti in '*var' e '*accum' secondo lo schema adagrad.
Questo è per le righe per le quali abbiamo grad, aggiorniamo var e accum come segue: accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))
Classi nidificate
classe | ResourceSparseApplyAdagrad.Options | Attributi facoltativi per ResourceSparseApplyAdagrad |
Costanti
Corda | OP_NAME | Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow |
Metodi pubblici
statico <T estende TType > ResourceSparseApplyAdagrad | |
static ResourceSparseApplyAdagrad.Options | updateSlots (aggiornamentoSlot booleani) |
static ResourceSparseApplyAdagrad.Options | useLocking (useLocking booleano) |
Metodi ereditati
Costanti
Stringa finale statica pubblica OP_NAME
Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow
Metodi pubblici
public static ResourceSparseApplyAdagrad create ( Scope scope, Operando <?> var, Operando <?> accum, Operando <T> lr, Operando <T> grad, Operando <? extends TNumber > indici, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ResourceSparseApplyAdagrad.
Parametri
scopo | ambito attuale |
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var | Dovrebbe provenire da una variabile(). |
accu | Dovrebbe provenire da una variabile(). |
lr | Tasso di apprendimento. Deve essere uno scalare. |
grado | Il gradiente. |
indici | Un vettore di indici nella prima dimensione di var e accum. |
opzioni | trasporta valori di attributi opzionali |
ritorna
- una nuova istanza di ResourceSparseApplyAdagrad
public static ResourceSparseApplyAdagrad.Options useLocking (useLocking booleano)
Parametri
utilizzareBlocco | Se "Vero", l'aggiornamento dei tensori var e accum sarà protetto da un blocco; altrimenti il comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa. |
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