'*var' ve '*accum' içindeki girişleri yakınsal adagrad şemasına göre güncelleyin.
İç İçe Sınıflar
sınıf | SparseApplyAdagradDa.Options | SparseApplyAdagradDa için isteğe bağlı özellikler |
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
Çıkış <T> | Çıkış olarak () Tensörün sembolik tutamacını döndürür. |
static <T, TType'ı genişletir > SparseApplyAdagradDa <T> | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> gradyanBiriktirici, İşlenen <T> degradeKareBiriktirici, İşlenen <T> grad, İşlenen <? extends TNumber > indeksler, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen < TInt64 > globalStep, Seçenekler... seçenekler) Yeni bir SparseApplyAdagradDa işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. |
Çıkış <T> | dışarı () "Var" ile aynı. |
statik SparseApplyAdagradDa.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
public static SparseApplyAdagradDa <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> degradeBiriktirici, İşlenen <T> degradeSquaredBiriktirici, İşlenen <T> grad, İşlenen <? extends TNumber > indeksler, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> l1, İşlenen <T> l2, İşlenen < TInt64 > globalStep, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir SparseApplyAdagradDa işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|---|
var | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
degradeAkümülatör | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
degradeKareAkümülatör | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
mezun | Gradyan. |
endeksler | var ve accum'un birinci boyutuna ait indekslerin bir vektörü. |
IR | Öğrenme oranı. Bir skaler olmalı. |
l1 | L1 düzenlemesi. Bir skaler olmalı. |
l2 | L2 düzenlemesi. Bir skaler olmalı. |
küreselAdım | Eğitim adımı numarası. Bir skaler olmalı. |
seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- SparseApplyAdagradDa'nın yeni bir örneği
public static SparseApplyAdagradDa.Options useLocking (Boolean useLocking)
Parametreler
KullanımKilitleme | True ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir. |
---|