ResourceSparseApplyAdagradDa

パブリック最終クラスResourceSparseApplyAdagradDa

近位の adagrad スキームに従って、「*var」と「*accum」のエントリを更新します。

ネストされたクラス

クラス

ResourceSparseApplyAdagradDa.Options

ResourceSparseApplyAdagradDaのオプションの属性

定数

弦

OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <T extends TType > ResourceSparseApplyAdagradDa	create (スコープscope,オペランド<?> var,オペランド<?> gradientAccumulator,オペランド<?> gradientSquaredAccumulator,オペランド<T> grad,オペランド<? extends TNumber > indices,オペランド<T> lr,オペランド<T> l1,オペランド<T> l2、オペランド< TInt64 > globalStep、オプション...オプション) 新しい ResourceSparseApplyAdagradDa オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。
静的ResourceSparseApplyAdagradDa.Options	useLocking (ブール型 useLocking)

継承されたメソッド

クラスorg.tensorflow.op.RawOpから

最終ブール値	等しい(オブジェクトオブジェクト)
最終整数	ハッシュコード（）
手術	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。
最後の文字列	toString ()

クラスjava.lang.Objectから

ブール値	等しい(オブジェクト arg0)
最終クラス<?>	getクラス()
整数	ハッシュコード（）
最後の空白	通知する()
最後の空白	すべて通知()
弦	toString ()
最後の空白	wait (long arg0, int arg1)
最後の空白	待機(長い引数0)
最後の空白	待って（）

インターフェースorg.tensorflow.op.Opから

抽象的な実行環境	環境() このオペレーションが作成された実行環境を返します。
抽象的な操作	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "ResourceSparseApplyAdagradDA"

パブリックメソッド

public static ResourceSparseApplyAdagradDa create ( Scopescope , Operand <?> var, Operand <?> gradientAccumulator, Operand <?> gradientSquaredAccumulator, Operand <T> grad, Operand <? extends TNumber > indices, Operand <T> lr, Operand <T> l1、オペランド<T> l2、オペランド< TInt64 > globalStep、オプション...オプション)

新しい ResourceSparseApplyAdagradDa オペレーションをラップするクラスを作成するためのファクトリ メソッド。

パラメーター

範囲	現在のスコープ
変数	Variable() から取得する必要があります。
勾配アキュムレータ	Variable() から取得する必要があります。
勾配二乗アキュムレータ	Variable() から取得する必要があります。
卒業生	グラデーション。
インデックス	var と accum の最初の次元へのインデックスのベクトル。
lr	学習率。スカラーでなければなりません。
l1	L1 正則化。スカラーでなければなりません。
l2	L2 正則化。スカラーでなければなりません。
グローバルステップ	トレーニングステップ番号。スカラーでなければなりません。
オプション	オプションの属性値を持ちます

戻り値

• ResourceSparseApplyAdagradDa の新しいインスタンス

public static ResourceSparseApplyAdagradDa.Options useLocking (Boolean useLocking)

パラメーター

使用ロック	True の場合、var テンソルと accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。