Peringatan: API ini tidak digunakan lagi dan akan dihapus di versi TensorFlow mendatang setelah penggantinya stabil.

ResourceSparseApplyAdagradV2

public class akhir ResourceSparseApplyAdagradV2

Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema adagrad.

Itu untuk baris yang kami miliki grad, kami memperbarui var dan accum sebagai berikut: accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))

Kelas Bersarang

kelas ResourceSparseApplyAdagradV2.Options Atribut opsional untuk ResourceSparseApplyAdagradV2

Metode Publik

statis <T, U meluas Nomor> ResourceSparseApplyAdagradV2
membuat ( Lingkup lingkup, Operan <?> var, Operan <?> accum, Operan <T> lr, Operan <T> epsilon, Operan <T> grad, Operan <U> indeks, Options ... pilihan)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ResourceSparseApplyAdagradV2 baru.
statis ResourceSparseApplyAdagradV2.Options
updateSlots (Boolean updateSlots)
statis ResourceSparseApplyAdagradV2.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Metode yang Diwarisi

Metode Publik

public static ResourceSparseApplyAdagradV2 membuat ( Scope lingkup, Operan <?> var, Operan <?> accum, Operan <T> lr, Operan <T> epsilon, Operan <T> grad, Operan <U> indeks, Options ... pilihan)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ResourceSparseApplyAdagradV2 baru.

Parameter
cakupan lingkup saat ini
var Harus dari Variabel().
mengumpulkan Harus dari Variabel().
lr Tingkat belajar. Harus skalar.
epsilon Faktor konstan. Harus skalar.
lulusan Gradien.
indeks Vektor indeks ke dalam dimensi pertama var dan accum.
pilihan membawa nilai atribut opsional
Kembali
  • contoh baru ResourceSparseApplyAdagradV2

public static ResourceSparseApplyAdagradV2.Options updateSlots (Boolean updateSlots)

public static ResourceSparseApplyAdagradV2.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parameter
gunakanPenguncian Jika `True`, pembaruan tensor var dan accum akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tidak terdefinisi, tetapi mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan.