パブリック最終クラスResourceSparseApplyAdagradDa
近位の adagrad スキームに従って、「*var」と「*accum」のエントリを更新します。
ネストされたクラス
| クラス | ResourceSparseApplyAdagradDa.Options | ResourceSparseApplyAdagradDaのオプションの属性 | |
定数
| 弦 | OP_NAME | TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前 |
パブリックメソッド
| static <T extends TType > ResourceSparseApplyAdagradDa | |
| 静的ResourceSparseApplyAdagradDa.Options | useLocking (ブール型 useLocking) |
継承されたメソッド
定数
パブリック静的最終文字列OP_NAME
TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前
定数値: "ResourceSparseApplyAdagradDA"
パブリックメソッド
public static ResourceSparseApplyAdagradDa create ( Scopescope , Operand <?> var, Operand <?> gradientAccumulator, Operand <?> gradientSquaredAccumulator, Operand <T> grad, Operand <? extends TNumber > indices, Operand <T> lr, Operand <T> l1、オペランド<T> l2、オペランド< TInt64 > globalStep、オプション...オプション)
新しい ResourceSparseApplyAdagradDa オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
パラメーター
| 範囲 | 現在のスコープ |
|---|---|
| 変数 | Variable() から取得する必要があります。 |
| 勾配アキュムレータ | Variable() から取得する必要があります。 |
| 勾配二乗アキュムレータ | Variable() から取得する必要があります。 |
| 卒業生 | グラデーション。 |
| インデックス | var と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。 |
| lr | 学習率。スカラーでなければなりません。 |
| l1 | L1 正則化。スカラーでなければなりません。 |
| l2 | L2 正則化。スカラーでなければなりません。 |
| グローバルステップ | トレーニングステップ番号。スカラーでなければなりません。 |
| オプション | オプションの属性値を持ちます |
戻り値
- ResourceSparseApplyAdagradDa の新しいインスタンス
public static ResourceSparseApplyAdagradDa.Options useLocking (Boolean useLocking)
パラメーター
| 使用ロック | True の場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。 |
|---|