Atualize as entradas relevantes em '* var' e '* acum' de acordo com o esquema adagrad.
Ou seja, para as linhas para as quais temos grad, atualizamos var e acum como segue: acum + = grad * grad var - = lr * grad * (1 / sqrt (acum))
Classes aninhadas
classe | ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | Atributos opcionais para ResourceSparseApplyAdagradV2 |
Constantes
Fragmento | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow |
Métodos Públicos
estática <T estende TType > ResourceSparseApplyAdagradV2 | |
estáticos ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | updateSlots (booleanas updateSlots) |
estáticos ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | useLocking (booleano useLocking) |
Métodos herdados
Constantes
nome_op final String public static
O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow
Métodos Públicos
public static ResourceSparseApplyAdagradV2 criar ( Scope escopo, Operando <?> var, Operando <?> accum, Operando <T> lr, Operando <T> epsilon, Operando <T> grad, Operando <? estende TNumber > índices, opções ... opções)
Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação ResourceSparseApplyAdagradV2.
Parâmetros
alcance | escopo atual |
---|---|
var | Deve ser de uma variável (). |
acum | Deve ser de uma variável (). |
lr | Taxa de Aprendizagem. Deve ser um escalar. |
épsilon | Fator constante. Deve ser um escalar. |
grad | O gradiente. |
índices | Um vetor de índices na primeira dimensão de var e acum. |
opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de ResourceSparseApplyAdagradV2
public static ResourceSparseApplyAdagradV2.Options useLocking (Boolean useLocking)
Parâmetros
useLocking | Se for `True`, a atualização dos tensores var e Accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode exibir menos contenção. |
---|