ResourceSparseApplyAdagrad

lớp cuối cùng công khai ResourceSparseApplyAdagrad

Cập nhật các mục có liên quan trong '*var' và '*accum' theo sơ đồ adagrad.

Đó là đối với các hàng mà chúng tôi có grad, chúng tôi cập nhật var và accum như sau: accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))

lớp học ResourceSparseApplyAdagrad.Options Thuộc tính tùy chọn cho ResourceSparseApplyAdagrad

Sợi dây OP_NAME Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

tĩnh <T mở rộng TType > ResourceSparseApplyAdagrad	tạo ( Phạm vi phạm vi, Toán hạng <?> var, Toán hạng <?> accum, Toán hạng <T> lr, Toán hạng <T> grad, Toán hạng <? mở rộng TNumber > chỉ mục, Tùy chọn... tùy chọn) Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động ResourceSparseApplyAdagrad mới.
tĩnh ResourceSparseApplyAdagrad.Options	updateSlots (Boolean updateSlots)
tĩnh ResourceSparseApplyAdagrad.Options	useLocking (Boolean useLocking)

boolean cuối cùng	bằng (Đối tượng obj)
int cuối cùng	Mã Băm ()
Hoạt động	ồ () Trả về đơn vị tính toán này dưới dạng một `Operation` .
chuỗi cuối cùng	toString ()

Từ lớp java.lang.Object

môi trường thực thi trừu tượng	env () Trả về môi trường thực thi mà op này được tạo trong đó.
hoạt động trừu tượng	ồ () Trả về đơn vị tính toán này dưới dạng một `Operation` .

Hằng số

Tên của op này, được biết đến bởi công cụ lõi TensorFlow

Giá trị không đổi: "ResourceSparseApplyAdagrad"

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một hoạt động ResourceSparseApplyAdagrad mới.

phạm vi	phạm vi hiện tại
var	Phải từ một Biến().
tích lũy	Phải từ một Biến().
lr	Tỷ lệ học. Phải là một vô hướng.
tốt nghiệp	Độ dốc.
chỉ số	Một vectơ chỉ số theo chiều thứ nhất của var và accum.
tùy chọn	mang các giá trị thuộc tính tùy chọn

sử dụngKhóa	Nếu `True`, việc cập nhật các tensor var và accum sẽ được bảo vệ bằng khóa; mặt khác, hành vi không được xác định, nhưng có thể ít gây tranh cãi hơn.