tensor akışı:: işlem:: KaynakSparseApplyAdagradDA

'*var' ve '*accum' içindeki girişleri yakınsal adagrad şemasına göre güncelleyin.

Özet

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• var: Bir Variable()'dan olmalıdır.
• degrade_accumulator: Bir Variable()'dan olmalıdır.
• degrade_squared_accumulator: Bir Değişken()'den olmalıdır.
• grad: Gradyan.
• indeksler: var ve accum'un ilk boyutuna ait indekslerin bir vektörü.
• lr: Öğrenme oranı. Bir skaler olmalı.
• l1: L1 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
• l2: L2 düzenlemesi. Bir skaler olmalı.
• global_step: Eğitim adım numarası. Bir skaler olmalı.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• use_locking: True ise, var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir.

İade:

• oluşturulan Operation

Genel özellikler

Operation operation

 ResourceSparseApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step
)

 ResourceSparseApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step,
  const ResourceSparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)