ResourceApplyAdagrad

パブリック最終クラス

adagrad スキームに従って「*var」を更新します。

accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / (sqrt(accum) + epsilon))

ネストされたクラス

クラス

リソースApplyAdagrad.Options

ResourceApplyAdagradのオプションの属性

定数

弦

OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <T extends TType > ResourceApplyAdagrad	create (スコープscope、オペランド<?> var、オペランド<?> accum、オペランド<T> lr、オペランド<T> epsilon、オペランド<T> grad、オプション... options) 新しい ResourceApplyAdagrad 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
静的ResourceApplyAdagrad.Options	updateSlots (ブール値の updateSlots)
静的ResourceApplyAdagrad.Options	useLocking (ブール型 useLocking)

継承されたメソッド

クラスorg.tensorflow.op.RawOpから

最終ブール値	等しい(オブジェクトオブジェクト)
最終整数	ハッシュコード（）
手術	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。
最後の文字列	toString ()

クラスjava.lang.Objectから

ブール値	等しい(オブジェクト arg0)
最終クラス<?>	getクラス()
整数	ハッシュコード（）
最後の空白	通知する()
最後の空白	すべて通知()
弦	toString ()
最後の空白	wait (long arg0, int arg1)
最後の空白	待機(長い引数0)
最後の空白	待って（）

インターフェースorg.tensorflow.op.Opから

抽象的な実行環境	環境() このオペレーションが作成された実行環境を返します。
抽象的な操作	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "ResourceApplyAdagradV2"

パブリックメソッド

public static ResourceApplyAdagrad create (スコープscope、オペランド<?> var、オペランド<?> accum、オペランド<T> lr、オペランド<T> epsilon、オペランド<T> grad、オプション... options)

新しい ResourceApplyAdagrad 操作をラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター

範囲	現在のスコープ
変数	Variable() から取得する必要があります。
蓄積	Variable() から取得する必要があります。
lr	スケーリング係数。スカラーでなければなりません。
イプシロン	定数係数。スカラーでなければなりません。
卒業生	グラデーション。
オプション	オプションの属性値を持ちます

戻り値

• ResourceApplyAdagrad の新しいインスタンス

public static ResourceApplyAdagrad.Options updateSlots (ブール値 updateSlots)

public static ResourceApplyAdagrad.Options useLocking (ブール型 useLocking)

パラメーター

使用ロック	「True」の場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。