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ResourceSparseApplyAdagradDa

Clase public final ResourceSparseApplyAdagradDa

Actualice las entradas en '* var' y '* acumula' de acuerdo con el esquema de adagrad proximal.

clase ResourceSparseApplyAdagradDa.Options Los atributos opcionales para ResourceSparseApplyAdagradDa

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

estática <T se 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 envuelva una nueva operación ResourceSparseApplyAdagradDa.
estáticas ResourceSparseApplyAdagradDa.Options	useLocking (Boolean useLocking)

booleano final	es igual a (Object obj)
int final	hashCode ()
Operación	op () Devuelva esta unidad de cálculo como una sola `Operation` .
cadena final	toString ()

De la clase java.lang.Object

abstracta ExecutionEnvironment	env () Devuelve el entorno de ejecución en el que se creó esta operación.
abstracta Operación	op () Devuelva esta unidad de cálculo como una sola `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 envuelva una nueva operación ResourceSparseApplyAdagradDa.

alcance	alcance actual
var	Debe ser de una variable ().
gradiente acumulador	Debe ser de una variable ().
gradientSquaredAccumulator	Debe ser de una variable ().
graduado	El gradiente.
índices	Un vector de índices en la primera dimensión de var y acum.
lr	Tasa de aprendizaje. Debe ser un escalar.
l1	Regularización L1. Debe ser un escalar.
l2	Regularización L2. Debe ser un escalar.
globalStep	Número de paso de entrenamiento. Debe ser un escalar.
opciones	lleva valores de atributos opcionales

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