ResourceApplyAdagradDa

パブリック最終クラスResourceApplyAdagradDa

近位の adagrad スキームに従って「*var」を更新します。

ネストされたクラス

クラス

リソースApplyAdagradDa.Options

ResourceApplyAdagradDa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 > ResourceApplyAdagradDa	create (スコープscope,オペランド<?> var,オペランド<?> gradientAccumulator,オペランド<?> gradientSquaredAccumulator,オペランド<T> grad,オペランド<T> lr,オペランド<T> l1,オペランド<T> l2,オペランド< TInt64 > globalStep、オプション...オプション) 新しい ResourceApplyAdagradDa オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
静的ResourceApplyAdagradDa.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: "ResourceApplyAdagradDA"

パブリックメソッド

public static ResourceApplyAdagradDa create (スコープscope,オペランド<?> var,オペランド<?> gradientAccumulator,オペランド<?> gradientSquaredAccumulator,オペランド<T> grad, オペランド <T> lr,オペランド<T> l1,オペランド<T> l2,オペランド< TInt64 > globalStep、オプション...オプション)

新しい ResourceApplyAdagradDa オペレーションをラップするクラスを作成するファクトリ 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。
勾配アキュムレータ	Variable() から取得する必要があります。
勾配二乗アキュムレータ	Variable() から取得する必要があります。
卒業生	グラデーション。
lr	スケーリング係数。スカラーでなければなりません。
l1	L1 正則化。スカラーでなければなりません。
l2	L2 正則化。スカラーでなければなりません。
グローバルステップ	トレーニングステップ番号。スカラーでなければなりません。
オプション	オプションの属性値を持ちます

戻り値

• ResourceApplyAdagradDa の新しいインスタンス

public static ResourceApplyAdagradDa.Options useLocking (Boolean 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。