Atualize as entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema adagrad.
Ou seja, para as linhas para as quais temos grad, atualizamos var e accum da seguinte forma: accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))
Classes aninhadas
| aula | ResourceSparseApplyAdagrad.Options | Atributos opcionais para ResourceSparseApplyAdagrad | |
Constantes
| Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
| estático <T estende TType > ResourceSparseApplyAdagrad | |
| ResourceSparseApplyAdagrad.Options estático | updateSlots (booleano updateSlots) |
| ResourceSparseApplyAdagrad.Options estático | useLocking (booleano useLocking) |
Métodos herdados
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
Métodos Públicos
public static ResourceSparseApplyAdagrad create ( Escopo escopo , Operando <?> var, Operando <?> accum, Operando <T> lr, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, Opções... opções)
Método de fábrica para criar uma classe que agrupa uma nova operação ResourceSparseApplyAdagrad.
Parâmetros
| escopo | escopo atual |
|---|---|
| var | Deve ser de uma variável(). |
| acumular | Deve ser de uma variável(). |
| lr | Taxa de Aprendizagem. Deve ser um escalar. |
| graduado | O gradiente. |
| índices | Um vetor de índices na primeira dimensão de var e accum. |
| opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de ResourceSparseApplyAdagrad
public static ResourceSparseApplyAdagrad.Options useLocking (booleano useLocking)
Parâmetros
| useLocking | Se `True`, a atualização dos tensores var e accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento será indefinido, mas poderá apresentar menos contenção. |
|---|