Atualize as entradas em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema proximal do adagrad.
Classes aninhadas
aula | SparseApplyAdagradDa.Options | Atributos opcionais para SparseApplyAdagradDa |
Constantes
Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
Saída <T> | asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor. |
estático <T estende TType > SparseApplyAdagradDa <T> | create ( Escopo do escopo , Operando <T> var, Operando <T> gradienteAccumulator, Operando <T> gradienteSquaredAccumulator, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, Operando <T> lr, Operando <T> l1, Operando <T> l2, Operando < TInt64 > globalStep, Opções... opções) Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação SparseApplyAdagradDa. |
Saída <T> | fora () O mesmo que "var". |
SparseApplyAdagradDa.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
Saída pública <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static SparseApplyAdagradDa <T> create ( Escopo escopo , Operando <T> var, Operando <T> gradienteAccumulator, Operando <T> gradienteSquaredAccumulator, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, Operando <T> lr, Operando <T> l1, Operando <T> l2, Operando < TInt64 > globalStep, Opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação SparseApplyAdagradDa.
Parâmetros
escopo | escopo atual |
---|---|
var | Deve ser de uma variável(). |
gradienteAcumulador | Deve ser de uma variável(). |
gradienteSquaredAccumulator | Deve ser de uma variável(). |
graduado | O gradiente. |
índices | Um vetor de índices na primeira dimensão de var e accum. |
lr | Taxa de Aprendizagem. Deve ser um escalar. |
l1 | Regularização L1. Deve ser um escalar. |
l2 | Regularização L2. Deve ser um escalar. |
etapa global | Número da etapa de treinamento. Deve ser um escalar. |
opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de SparseApplyAdagradDa
public static SparseApplyAdagradDa.Options useLocking (booleano useLocking)
Parâmetros
useLocking | Se for 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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