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

SparseApplyAdagradV2

kelas akhir publik SparseApplyAdagradV2

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

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

Kelas Bersarang

kelas SparseApplyAdagradV2.Options Atribut opsional untuk SparseApplyAdagradV2

Metode Publik

Keluaran <T>
sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolis dari sebuah tensor.
statis <T, U memperpanjang Angka> SparseApplyAdagradV2 <T>
buat ( Lingkup lingkup, Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> lr, Operand <T> epsilon, Operand <T> grad, Operand <U> indeks, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseApplyAdagradV2 baru.
Keluaran <T>
keluar ()
Sama dengan "var".
static SparseApplyAdagradV2.Options
updateSlots (Boolean updateSlots)
static SparseApplyAdagradV2.Options
useLocking (Penguncian penggunaan Boolean)

Metode yang Diwarisi

Metode Publik

Output publik <T> sebagai Output ()

Mengembalikan pegangan simbolis dari sebuah tensor.

Input ke operasi TensorFlow adalah output dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static SparseApplyAdagradV2 <T> create ( Scope scope, Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> lr, Operand <T> epsilon, Operand <T> grad, Operand <U> indeks, Opsi.. . pilihan)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseApplyAdagradV2 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 dari SparseApplyAdagradV2

Keluaran publik <T> keluar ()

Sama dengan "var".

slot pembaruan SparseApplyAdagradV2.Options publik statis (Boolean updateSlots)

public static SparseApplyAdagradV2.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.