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.
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
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. |
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