Atualize as entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema adagrad.
Ou seja, para as linhas para as quais temos grad, atualizamos var e accum da seguinte forma: accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))
Classes aninhadas
aula | ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | Atributos opcionais para ResourceSparseApplyAdagradV2 |
Constantes
Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
estático <T estende TType > ResourceSparseApplyAdagradV2 | |
ResourceSparseApplyAdagradV2.Options estático | updateSlots (booleano updateSlots) |
ResourceSparseApplyAdagradV2.Options estático | useLocking (booleano useLocking) |
Métodos herdados
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
Métodos Públicos
public static ResourceSparseApplyAdagradV2 create ( Escopo escopo , Operando <?> var, Operando <?> accum, Operando <T> lr, Operando <T> epsilon, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, Opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação ResourceSparseApplyAdagradV2.
Parâmetros
escopo | escopo atual |
---|---|
var | Deve ser de uma variável(). |
acumular | Deve ser de uma variável(). |
lr | Taxa de Aprendizagem. Deve ser um escalar. |
épsilon | Fator constante. Deve ser um escalar. |
graduado | O gradiente. |
índices | Um vetor de índices na primeira dimensão de var e accum. |
opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de ResourceSparseApplyAdagradV2
public static ResourceSparseApplyAdagradV2.Options useLocking (booleano useLocking)
Parâmetros
useLocking | Se `True`, a atualização dos tensores var e accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção. |
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