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ResourceSparseApplyAdagradDa

clase final pública ResourceSparseApplyAdagradDa

Actualice las entradas en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad proximal.

clase ResourceSparseApplyAdagradDa.Options Atributos opcionales para ResourceSparseApplyAdagradDa

Cadena OP_NOMBRE El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

estático <T extiende TType > ResourceSparseApplyAdagradDa	crear ( Alcance alcance, Operando <?> var, Operando <?> gradientAccumulator, Operando <?> gradientSquaredAccumulator, Operando <T> grad, Operando <? extiende TNumber > índices, Operando <T> lr, Operando <T> l1, Operando <T> l2, Operando < TInt64 > globalStep, Opciones... opciones) Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ResourceSparseApplyAdagradDa.
estático ResourceSparseApplyAdagradDa.Options	useLocking (uso booleano Locking)

booleano final	es igual (Objeto obj)
entero final	código hash ()
Operación	operación () Devuelve esta unidad de cálculo como una única `Operation` .
cadena final	Encadenar ()

De la clase java.lang.Object

entorno de ejecución abstracto	entorno () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación.
operación abstracta	operación () Devuelve esta unidad de cálculo como una única `Operation` .

Constantes

El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Valor constante: "ResourceSparseApplyAdagradDA"

Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación ResourceSparseApplyAdagradDa.

alcance	alcance actual
var	Debe ser de una Variable().
gradienteacumulador	Debe ser de una Variable().
gradienteCuadradoAcumulador	Debe ser de una Variable().
graduado	El gradiente.
índices	Un vector de índices en la primera dimensión de var y accum.
lr	Tasa de aprendizaje. Debe ser un escalar.
l1	Regularización L1. Debe ser un escalar.
l2	Regularización L2. Debe ser un escalar.
paso global	Número de paso de entrenamiento. Debe ser un escalar.
opciones	lleva valores de atributos opcionales

utilizarBloqueo	Si es Verdadero, la actualización de los tensores var y accum estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención.