Aggiorna le voci in '*var' e '*accum' secondo lo schema adagrad prossimale.
Classi nidificate
classe | SparseApplyAdagradDa.Options | Attributi facoltativi per SparseApplyAdagradDa |
Costanti
Corda | OP_NAME | Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow |
Metodi pubblici
Uscita <T> | comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore. |
statico <T estende TType > SparseApplyAdagradDa <T> | create ( Scope scope, Operando <T> var, Operando <T> gradientAccumulator, Operando <T> gradientSquaredAccumulator, Operando <T> grad, Operando <? extends TNumber > indici, Operando <T> lr, Operando <T> l1, Operando <T> l2, Operando < TInt64 > globalStep, Opzioni... opzioni) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione SparseApplyAdagradDa. |
Uscita <T> | fuori () Uguale a "var". |
statico SparseApplyAdagradDa.Options | useLocking (useLocking booleano) |
Metodi ereditati
Costanti
Stringa finale statica pubblica OP_NAME
Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow
Metodi pubblici
Uscita pubblica <T> asOutput ()
Restituisce l'handle simbolico del tensore.
Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.
public static SparseApplyAdagradDa <T> create ( Scope scope, Operando <T> var, Operando <T> gradientAccumulator, Operando <T> gradientSquaredAccumulator, Operando <T> grad, Operando <? extends TNumber > indici, Operando <T> lr, Operando <T> l1, Operando <T> l2, Operando < TInt64 > globalStep, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione SparseApplyAdagradDa.
Parametri
scopo | ambito attuale |
---|---|
var | Dovrebbe provenire da una variabile(). |
gradientAccumulatore | Dovrebbe provenire da una variabile(). |
gradientSquaredAccumulatore | Dovrebbe provenire da una variabile(). |
grado | Il gradiente. |
indici | Un vettore di indici nella prima dimensione di var e accum. |
lr | Tasso di apprendimento. Deve essere uno scalare. |
l1 | Regolarizzazione L1. Deve essere uno scalare. |
l2 | Regolarizzazione L2. Deve essere uno scalare. |
globalStep | Numero della fase di allenamento. Deve essere uno scalare. |
opzioni | trasporta valori di attributi opzionali |
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- una nuova istanza di SparseApplyAdagradDa
public static SparseApplyAdagradDa.Options useLocking (useLocking booleano)
Parametri
utilizzareBlocco | Se True, l'aggiornamento dei tensori var e accum sarà protetto da un lock; altrimenti il comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa. |
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