ResourceSparseApplyAdagrad

kelas akhir publik ResourceSparseApplyAdagrad

Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema adagrad.

Itu untuk baris yang memiliki grad, kami memperbarui var dan accum sebagai berikut: accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))

Kelas Bersarang

kelas ResourceSparseApplyAdagrad.Options Atribut opsional untuk ResourceSparseApplyAdagrad

Konstanta

Rangkaian OP_NAME Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

statis <T memperluas TType > ResourceSparseApplyAdagrad
buat ( Lingkup lingkup, Operand <?> var, Operand <?> accum, Operand <T> lr, Operand <T> grad, Operand <? extends TNumber > indeks, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ResourceSparseApplyAdagrad baru.
ResourceSparseApplyAdagrad.Options statis
pembaruanSlots (pembaruan BooleanSlots)
ResourceSparseApplyAdagrad.Options statis
useLocking (penguncian penggunaan Boolean)

Metode Warisan

org.tensorflow.op.RawOp
boolean terakhir
sama dengan (Objek objek)
int terakhir
Kode hash ()
Operasi
op ()
Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu Operation .
String terakhir
keString ()
boolean
sama dengan (Objek arg0)
Kelas terakhir<?>
dapatkan Kelas ()
ke dalam
Kode hash ()
kekosongan terakhir
memberitahu ()
kekosongan terakhir
beri tahuSemua ()
Rangkaian
keString ()
kekosongan terakhir
tunggu (arg0 panjang, int arg1)
kekosongan terakhir
tunggu (argumen panjang0)
kekosongan terakhir
Tunggu ()
org.tensorflow.op.Op
Lingkungan Eksekusi abstrak
env ()
Kembalikan lingkungan eksekusi tempat operasi ini dibuat.
Operasi abstrak
op ()
Kembalikan unit komputasi ini sebagai satu Operation .

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "ResourceSparseApplyAdagrad"

Metode Publik

public static ResourceSparseApplyAdagrad buat ( Lingkup cakupan , Operand <?> var, Operand <?> accum, Operand <T> lr, Operand <T> grad, Operand <? extends TNumber > indeks, Opsi... opsi)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ResourceSparseApplyAdagrad baru.

Parameter
cakupan ruang lingkup saat ini
var Harus dari Variabel().
akumulasi Harus dari Variabel().
lr Kecepatan pembelajaran. Pasti skalar.
lulusan Gradien.
indeks Vektor indeks ke dalam dimensi pertama var dan accum.
pilihan membawa nilai atribut opsional
Kembali
  • contoh baru ResourceSparseApplyAdagrad

ResourceSparseApplyAdagrad.Options statis publik updateSlots (Boolean updateSlots)

ResourceSparseApplyAdagrad.Options statis publik useLocking (Boolean useLocking)

Parameter
gunakan Penguncian Jika `True`, pembaruan tensor var dan accum akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan.