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SparseApplyProximalAdagrad

classe finale pubblica SparseApplyProximalAdagrad

Voci di aggiornamento sparse in '*var' e '*accum' secondo l'algoritmo FOBOS.

Questo è per le righe per le quali abbiamo grad, aggiorniamo var e accum come segue: $$accum += grad grad$$$$prox_v = var$$$$prox_v -= lr grad (1 / sqrt(accum))$$$$var = sign(prox_v)/(1+lrl2) max{|prox_v|-lrl1,0}$$

Classi nidificate

classe SparseApplyProximalAdagrad.Options Attributi facoltativi per SparseApplyProximalAdagrad

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 > SparseApplyProximalAdagrad <T>	create ( Scope scope, Operando <T> var, Operando <T> accum, Operando <T> lr, Operando <T> l1, Operando <T> l2, Operando <T> grad, Operando <? extends TNumber > indici, Opzioni ... opzioni) Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione SparseApplyProximalAdagrad.
Uscita <T>	fuori () Uguale a "var".
statico SparseApplyProximalAdagrad.Options	useLocking (useLocking booleano)

Metodi ereditati

Dalla classe org.tensorflow.op.RawOp

booleano finale	è uguale a (Oggetto oggetto)
finale int	codicehash ()
Operazione	op () Restituisce questa unità di calcolo come una singola `Operation` .
stringa finale	aStringa ()

Dalla classe java.lang.Object

booleano	è uguale a (Oggetto arg0)
Classe finale<?>	getClass ()
int	codicehash ()
vuoto finale	avvisare ()
vuoto finale	notificaTutti ()
Corda	aStringa ()
vuoto finale	attendere (lungo arg0, int arg1)
vuoto finale	aspetta (lungo arg0)
vuoto finale	Aspettare ()

Dall'interfaccia org.tensorflow.op.Op

ambiente di esecuzione astratto	ambiente () Restituisce l'ambiente di esecuzione in cui è stata creata questa operazione.
Operazione astratta	op () Restituisce questa unità di calcolo come una singola `Operation` .

Dall'interfaccia org.tensorflow.Operand

risultato astratto <T>	comeuscita () Restituisce l'handle simbolico del tensore.
astratto T	come tensore () Restituisce il tensore in questo operando.
forma astratta	forma () Restituisce la forma (possibilmente parzialmente conosciuta) del tensore a cui fa riferimento l' `Output` di questo operando.
Classe astratta<T>	tipo () Restituisce il tipo tensore di questo operando

Dall'interfaccia org.tensorflow.ndarray.Shaped

astratto int	rango ()
forma astratta	forma ()
astratto lungo	misurare () Calcola e restituisce la dimensione totale di questo contenitore, in numero di valori.

Costanti

Stringa finale statica pubblica OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "SparseApplyProximalAdagrad"

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 SparseApplyProximalAdagrad <T> create ( Ambito ambito, Operando <T> var, Operando <T> accum, Operando <T> lr, Operando <T> l1, Operando <T> l2, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumero > indici, Opzioni... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione SparseApplyProximalAdagrad.

Parametri

portata	ambito attuale
var	Dovrebbe provenire da una variabile().
accu	Dovrebbe provenire da una variabile().
lr	Tasso di apprendimento. Deve essere uno scalare.
l1	Regolarizzazione L1. Deve essere uno scalare.
l2	Regolarizzazione L2. Deve essere uno scalare.
grado	Il gradiente.
indici	Un vettore di indici nella prima dimensione di var e accum.
opzioni	trasporta valori di attributi opzionali

Ritorni

una nuova istanza di SparseApplyProximalAdagrad

Uscita pubblica <T> out ()

Uguale a "var".

public static SparseApplyProximalAdagrad.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.