SparseApplyAdagradDa

clase final pública SparseApplyAdagradDa

Actualice las entradas en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad proximal.

Clases anidadas

clase SparseApplyAdagradDa.Options Atributos opcionales para SparseApplyAdagradDa

Constantes

Cadena OP_NOMBRE El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.

Métodos públicos

Salida <T>
como salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
estático <T extiende TType > SparseApplyAdagradDa <T>
crear ( Alcance alcance, Operando <T> var, Operando <T> gradientAccumulator, Operando <T> 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 envuelve una nueva operación SparseApplyAdagradDa.
Salida <T>
afuera ()
Igual que "var".
Estático SparseApplyAdagradDa.Options
useLocking (uso booleano Locking)

Métodos heredados

Constantes

Cadena final estática pública OP_NAME

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

Valor constante: "SparseApplyAdagradDA"

Métodos públicos

Salida pública <T> como Salida ()

Devuelve el identificador simbólico del tensor.

Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.

público estático SparseApplyAdagradDa <T> crear ( Alcance alcance, Operando <T> var, Operando <T> gradientAccumulator, Operando <T> 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 envuelve una nueva operación SparseApplyAdagradDa.

Parámetros
alcance alcance actual
var Debe ser de una Variable().
gradienteacumulador Debe ser de una Variable().
gradienteCuadradoAcumulador Debe ser de una Variable().
graduado El gradiente.
índices Un vector de índices en la primera dimensión de var y accum.
lr Tasa de aprendizaje. Debe ser un escalar.
l1 Regularización L1. Debe ser un escalar.
l2 Regularización L2. Debe ser un escalar.
paso global Número de paso de entrenamiento. Debe ser un escalar.
opciones lleva valores de atributos opcionales
Devoluciones
  • una nueva instancia de SparseApplyAdagradDa

Salida pública <T> salida ()

Igual que "var".

público estático SparseApplyAdagradDa.Options useLocking (uso booleano)

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