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ResourceApplyAdagrad

सार्वजनिक अंतिम वर्ग रिसोर्सएप्लाईएडग्रेड

एडाग्रेड योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें।

संचय += ग्रेड * ग्रेड वर -= एलआर * ग्रेड * (1 / (वर्ग (संचय) + एप्सिलॉन))

कक्षा रिसोर्सएप्लाईएडाग्रेड.विकल्प ResourceApplyAdagrad के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर <T टीटाइप का विस्तार करता है > रिसोर्सएप्लाईएडग्रेड	बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <?> जमा, ऑपरेंड <T> एलआर, ऑपरेंड <T> एप्सिलॉन, ऑपरेंड <T> ग्रेड, विकल्प... विकल्प) एक नए रिसोर्सएप्लाईएडग्रेड ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्टेटिक रिसोर्सएप्लाईएडाग्रेड.ऑप्शंस	अपडेटस्लॉट्स (बूलियन अपडेटस्लॉट्स)
स्टेटिक रिसोर्सएप्लाईएडाग्रेड.ऑप्शंस	यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)

कक्षा org.tensorflow.op.RawOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैश कोड ()
संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल `Operation` के रूप में लौटाएँ।
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

कक्षा java.lang.Object से

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.op.Op

सार निष्पादन वातावरण	एनवी () उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था।
सार संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल `Operation` के रूप में लौटाएँ।

स्थिरांक

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "ResourceApplyAdagradV2"

एक नए रिसोर्सएप्लाईएडग्रेड ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

दायरा	वर्तमान दायरा
वर	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
जमा	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
एलआर	मापन कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
एप्सिलॉन	निरंतर कारक. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
ग्रैड	ढाल.
विकल्प	वैकल्पिक गुण मान रखता है

लॉकिंग का उपयोग करें	यदि `सही` है, तो var और Accum Tensors का अद्यतनीकरण एक लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।