Actualice las entradas relevantes en '* var' y '* acumula' de acuerdo con el esquema adagrad.
Es decir, para las filas para las que hemos graduado, actualizamos var y acumulamos de la siguiente manera: acum + = grad * grad var - = lr * grad * (1 / sqrt (acum))
Clases anidadas
| clase | ResourceSparseApplyAdagrad.Options | Los atributos opcionales para ResourceSparseApplyAdagrad | |
Constantes
| Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
| estática <T se extiende Ttype > ResourceSparseApplyAdagrad | |
| estáticas ResourceSparseApplyAdagrad.Options | updateSlots (updateSlots booleanas) |
| estáticas ResourceSparseApplyAdagrad.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Métodos públicos
public static ResourceSparseApplyAdagrad crear ( Alcance alcance, operando <?> var, operando <?> acum, operando <T> lr, operando <T> graduado, operando <? extiende TNumber > índices, opciones ... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación ResourceSparseApplyAdagrad.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| var | Debe ser de una variable (). |
| acumular | Debe ser de una variable (). |
| lr | Tasa de aprendizaje. Debe ser un escalar. |
| graduado | El gradiente. |
| índices | Un vector de índices en la primera dimensión de var y acum. |
| opciones | lleva valores de atributos opcionales |
Devoluciones
- una nueva instancia de ResourceSparseApplyAdagrad
estáticas pública ResourceSparseApplyAdagrad.Options useLocking (booleano useLocking)
Parámetros
| useLocking | Si es "Verdadero", la actualización de los tensores var y acumuladores estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención. |
|---|