공개 최종 클래스 ResourceSparseApplyAdagrad
adagrad 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다.
이는 grad가 있는 행에 대해 다음과 같이 var 및 accum을 업데이트합니다. accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))
중첩 클래스
수업 | ResourceSparseApplyAdagrad.Options | ResourceSparseApplyAdagrad 의 선택적 속성 |
상수
끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
static <T는 TType을 확장합니다. > ResourceSparseApplyAdagrad | |
정적 ResourceSparseApplyAdagrad.Options | updateSlots (부울 updateSlots) |
정적 ResourceSparseApplyAdagrad.Options | useLocking (부울 useLocking) |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "ResourceSparseApplyAdagrad"
공개 방법
public static ResourceSparseApplyAdagrad create ( 범위 범위, 피연산자 <?> var, 피연산자 <?> accum, 피연산자 <T> lr, 피연산자 <T> grad, 피연산자 <? 확장 TNumber > 인덱스, 옵션... 옵션)
새로운 ResourceSparseApplyAdagrad 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
var | Variable()에서 가져와야 합니다. |
축적 | Variable()에서 가져와야 합니다. |
난 | 학습률. 스칼라여야 합니다. |
졸업생 | 그라데이션입니다. |
지수 | var 및 accum의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 벡터입니다. |
옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- ResourceSparseApplyAdagrad의 새 인스턴스
공개 정적 ResourceSparseApplyAdagrad.Options useLocking (부울 useLocking)
매개변수
사용잠금 | 'True'인 경우 var 및 accum 텐서 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다. |
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