SparseApplyAdagradDa

public final class SparseApplyAdagradDa

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

Valor constante: "SparseApplyAdagradDA"

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

pública Output <T> out ()

O mesmo que "var".

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.