Aggiorna le voci rilevanti in '*var' e '*accum' secondo lo schema adagrad.
Questo è per le righe per le quali abbiamo grad, aggiorniamo var e accum come segue: accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))
Classi nidificate
| classe | ResourceSparseApplyAdagrad.Options | Attributi facoltativi per ResourceSparseApplyAdagrad | |
Costanti
| Corda | OP_NAME | Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow | 
Metodi pubblici
| statico <T estende TType > ResourceSparseApplyAdagrad | |
| static ResourceSparseApplyAdagrad.Options |  updateSlots (aggiornamentoSlot booleani) | 
| static ResourceSparseApplyAdagrad.Options |  useLocking (useLocking booleano)  | 
Metodi ereditati
Costanti
Stringa finale statica pubblica OP_NAME
Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow
Metodi pubblici
public static ResourceSparseApplyAdagrad create ( Scope scope, Operando <?> var, Operando <?> accum, Operando <T> lr, Operando <T> grad, Operando <? extends TNumber > indici, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione ResourceSparseApplyAdagrad.
Parametri
| scopo | ambito attuale | 
|---|---|
| var | Dovrebbe provenire da una variabile(). | 
| accu | Dovrebbe provenire da una variabile(). | 
| lr | Tasso di apprendimento. Deve essere uno scalare. | 
| grado | Il gradiente. | 
| indici | Un vettore di indici nella prima dimensione di var e accum. | 
| opzioni | trasporta valori di attributi opzionali | 
ritorna
- una nuova istanza di ResourceSparseApplyAdagrad
public static ResourceSparseApplyAdagrad.Options useLocking (useLocking booleano)
Parametri
| utilizzareBlocco | Se "Vero", l'aggiornamento dei tensori var e accum sarà protetto da un blocco; altrimenti il comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa. | 
|---|