ResourceSparseApplyAdagradV2

パブリック最終クラスResourceSparseApplyAdagradV2

adagrad スキームに従って、「*var」および「*accum」内の関連エントリを更新します。

つまり、grad がある行については、var と accum を次のように更新します: accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))

ネストされたクラス

クラスResourceSparseApplyAdagradV2.Options ResourceSparseApplyAdagradV2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 > ResourceSparseApplyAdagradV2
create (スコープscope、オペランド<?> var、オペランド<?> accum、オペランド<T> lr、オペランド<T> epsilon、オペランド<T> grad、オペランド<? extends TNumber > インデックス、オプション... options)
新しい ResourceSparseApplyAdagradV2 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ResourceSparseApplyAdagradV2.Options
updateSlots (ブール値の updateSlots)
静的ResourceSparseApplyAdagradV2.Options
useLocking (ブール型 useLocking)

継承されたメソッド

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: "ResourceSparseApplyAdagradV2"

パブリックメソッド

public static ResourceSparseApplyAdagradV2 create (スコープscope,オペランド<?> var,オペランド<?> accum,オペランド<T> lr,オペランド<T> epsilon,オペランド<T> grad,オペランド<? extends TNumber > インデックス,オプション...オプション）

新しい ResourceSparseApplyAdagradV2 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。
蓄積Variable() から取得する必要があります。
lr学習率。スカラーでなければなりません。
イプシロン定数係数。スカラーでなければなりません。
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。
オプションオプションの属性値を持ちます
戻り値
  • ResourceSparseApplyAdagradV2 の新しいインスタンス

public static ResourceSparseApplyAdagradV2.Options updateSlots (ブール値 updateSlots)

public static ResourceSparseApplyAdagradV2.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。