SparseApplyAdagrad

lớp cuối cùng công khai SparseApplyAdagrad

Cập nhật các mục có liên quan trong '*var' và '*accum' theo sơ đồ adagrad.

Đó là đối với các hàng chúng tôi có grad, chúng tôi cập nhật var và accum như sau: $$accum += grad * grad$$$$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$

Các lớp lồng nhau

lớp học SparseApplyAdagrad.Options Thuộc tính tùy chọn cho SparseApplyAdagrad

Hằng số

Sợi dây OP_NAME Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Phương pháp công khai

Đầu ra <T>
asOutput ()
Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.
tĩnh <T mở rộng TType > SparseApplyAdagrad <T>
tạo ( Phạm vi phạm vi , Toán hạng <T> var, Toán hạng <T> accum, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T> epsilon, Toán hạng <T> grad, Toán hạng <? mở rộng TNumber > chỉ mục, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động SparseApplyAdagrad mới.
Đầu ra <T>
ngoài ()
Tương tự như "var".
tĩnh SparseApplyAdagrad.Options
updateSlots (Boolean updateSlots)
tĩnh SparseApplyAdagrad.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Phương pháp kế thừa

Hằng số

Chuỗi cuối cùng tĩnh công khai OP_NAME

Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Giá trị không đổi: "SparseApplyAdagradV2"

Phương pháp công khai

Đầu ra công khai <T> asOutput ()

Trả về tay cầm tượng trưng của tensor.

Đầu vào của các hoạt động TensorFlow là đầu ra của một hoạt động TensorFlow khác. Phương pháp này được sử dụng để thu được một thẻ điều khiển mang tính biểu tượng đại diện cho việc tính toán đầu vào.

public static SparseApplyAdagrad <T> tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <T> var, Toán hạng <T> accum, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T> epsilon, Toán hạng <T> grad, Toán hạng <? mở rộng TNumber > chỉ số, Tùy chọn ... tùy chọn)

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động SparseApplyAdagrad mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
var Phải từ một Biến().
tích lũy Phải từ một Biến().
lr Tỷ lệ học tập. Phải là một vô hướng.
epsilon Yếu tố không đổi. Phải là một vô hướng.
tốt nghiệp Độ dốc.
chỉ số Một vectơ chỉ số theo chiều thứ nhất của var và accum.
tùy chọn mang các giá trị thuộc tính tùy chọn
Trả lại
  • một phiên bản mới của SparseApplyAdagrad

Đầu ra công khai <T> out ()

Tương tự như "var".

public static SparseApplyAdagrad.Options updateSlots (Boolean updateSlots)

public static SparseApplyAdagrad.Options useLocking (Boolean useLocking)

Thông số
sử dụngKhóa Nếu `True`, việc cập nhật các tensor var và accum sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn.