Atualize as entradas em '* var' e '* acum' de acordo com o esquema adagrad proximal.
Classes aninhadas
classe | SparseApplyAdagradDa.Options | Atributos opcionais para SparseApplyAdagradDa |
Constantes
Fragmento | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow |
Métodos Públicos
Output <T> | asOutput () Retorna o identificador simbólico do tensor. |
estática <T estende TType > SparseApplyAdagradDa <T> | criar ( Scope escopo, Operando <T> var, Operando <T> gradientAccumulator, Operando <T> gradientSquaredAccumulator, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, Operando <T> lr, Operando <T> L1, Operando <T> l2, Operando < TInt64 > globalStep, Options ... opções) Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação SparseApplyAdagradDa. |
Output <T> | a () O mesmo que "var". |
estáticos SparseApplyAdagradDa.Options | useLocking (booleano useLocking) |
Métodos herdados
Constantes
nome_op final String public static
O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow
Métodos Públicos
pública Output <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
As entradas para as 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 ( Scope escopo, Operando <T> var, Operando <T> gradientAccumulator, Operando <T> gradientSquaredAccumulator, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, Operando <T> lr, Operando <T> L1, Operando <T> l2, Operando < TInt64 > globalStep, Options ... opções)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação SparseApplyAdagradDa.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
---|---|
var | Deve ser de uma variável (). |
gradiente Acumulador | Deve ser de uma variável (). |
gradientSquaredAccumulator | Deve ser de uma variável (). |
grad | O gradiente. |
índices | Um vetor de índices na primeira dimensão de var e acum. |
lr | Taxa de Aprendizagem. Deve ser um escalar. |
l1 | Regularização L1. Deve ser um escalar. |
12 | Regularização L2. Deve ser um escalar. |
globalStep | 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 (Boolean useLocking)
Parâmetros
useLocking | Se for True, a atualização dos tensores var e Accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode exibir menos contenção. |
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