공개 최종 수업 ResourceApplyAdagrad
adagrad 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.
accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / (sqrt(accum) + 엡실론))
중첩 클래스
수업 | ResourceApplyAdagrad.옵션 | ResourceApplyAdagrad 의 선택적 속성 |
상수
끈 | OP_NAME | TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
static <T는 TType을 확장합니다. > ResourceApplyAdagrad | |
정적 ResourceApplyAdagrad.Options | updateSlots (부울 updateSlots) |
정적 ResourceApplyAdagrad.Options | useLocking (부울 useLocking) |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 핵심 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "ResourceApplyAdagradV2"
공개 방법
공개 정적 ResourceApplyAdagrad 생성 ( 범위 범위, 피연산자 <?> var, 피연산자 <?> accum, 피연산자 <T> lr, 피연산자 <T> 엡실론, 피연산자 <T> grad, 옵션... 옵션)
새로운 ResourceApplyAdagrad 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
범위 | 현재 범위 |
---|---|
var | Variable()에서 가져와야 합니다. |
축적 | Variable()에서 가져와야 합니다. |
난 | 배율 인수. 스칼라여야 합니다. |
엡실론 | 상수 요소. 스칼라여야 합니다. |
졸업생 | 그라데이션입니다. |
옵션 | 선택적 속성 값을 전달합니다. |
보고
- ResourceApplyAdagrad의 새 인스턴스
공개 정적 ResourceApplyAdagrad.Options useLocking (부울 useLocking)
매개변수
사용잠금 | 'True'인 경우 var 및 accum 텐서 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다. |
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