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ResourceSparseApplyAdagradV2

classe finale pubblica ResourceSparseApplyAdagradV2

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))

classe ResourceSparseApplyAdagradV2.Options Attributi facoltativi per ResourceSparseApplyAdagradV2

Corda OP_NAME Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

statico <T estende TType > ResourceSparseApplyAdagradV2	create ( Scope scope, Operando <?> var, Operando <?> accum, Operando <T> lr, Operando <T> epsilon, Operando <T> grad, Operando <? extends TNumber > indici, Opzioni... opzioni) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ResourceSparseApplyAdagradV2.
static ResourceSparseApplyAdagradV2.Options	updateSlots (aggiornamentoSlot booleani)
static ResourceSparseApplyAdagradV2.Options	useLocking (useLocking booleano)

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codice hash ()
Operazione	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola `Operation` .
stringa finale	accordare ()

Dalla classe java.lang.Object

ambiente di esecuzione astratto	ambiente () Restituisce l'ambiente di esecuzione in cui è stata creata questa operazione.
Operazione astratta	operazione () Restituisce questa unità di calcolo come una singola `Operation` .

Costanti

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "ResourceSparseApplyAdagradV2"

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ResourceSparseApplyAdagradV2.

scopo	ambito attuale
var	Dovrebbe provenire da una variabile().
accu	Dovrebbe provenire da una variabile().
lr	Tasso di apprendimento. Deve essere uno scalare.
epsilon	Fattore costante. 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

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.