Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad.
Es decir, para las filas para las que tenemos grad, actualizamos var y accum de la siguiente manera: $$accum += grad * grad$$$$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$
Clases anidadas
| clase | SparseApplyAdagrad.Opciones |  Atributos opcionales para SparseApplyAdagrad  | |
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. | 
Métodos públicos
| Salida <T> |  como salida ()  Devuelve el identificador simbólico del tensor.  | 
| estático <T extiende TType > SparseApplyAdagrad <T> | |
| Salida <T> |  afuera ()  Igual que "var".  | 
| Estático SparseApplyAdagrad.Options |  updateSlots (actualización booleana)  | 
| Estático SparseApplyAdagrad.Options |  useLocking (uso booleano Locking)   | 
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
Salida pública <T> como Salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
public static SparseApplyAdagrad <T> create ( Alcance alcance, Operando <T> var, Operando <T> accum, Operando <T> lr, Operando <T> épsilon, Operando <T> grad, Operando <? extiende TNumber > índices, Opciones ... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SparseApplyAdagrad.
Parámetros
| alcance | alcance actual | 
|---|---|
| var | Debe ser de una Variable(). | 
| acumular | Debe ser de una Variable(). | 
| lr | Tasa de aprendizaje. Debe ser un escalar. | 
| épsilon | Factor constante. Debe ser un escalar. | 
| graduado | El gradiente. | 
| índices | Un vector de índices en la primera dimensión de var y accum. | 
| opciones | lleva valores de atributos opcionales | 
Devoluciones
- una nueva instancia de SparseApplyAdagrad
 
público estático SparseApplyAdagrad.Options useLocking (useLocking booleano)
Parámetros
| utilizarBloqueo | Si es "True", la actualización de los tensores var y accum estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención. | 
|---|
Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad.
Es decir, para las filas para las que tenemos grad, actualizamos var y accum de la siguiente manera: $$accum += grad * grad$$$$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$
Clases anidadas
| clase | SparseApplyAdagrad.Opciones |  Atributos opcionales para SparseApplyAdagrad  | |
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. | 
Métodos públicos
| Salida <T> |  como salida ()  Devuelve el identificador simbólico del tensor.  | 
| estático <T extiende TType > SparseApplyAdagrad <T> | |
| Salida <T> |  afuera ()  Igual que "var".  | 
| Estático SparseApplyAdagrad.Options |  updateSlots (actualización booleana)  | 
| Estático SparseApplyAdagrad.Options |  useLocking (uso booleano Locking)   | 
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
Salida pública <T> como Salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
public static SparseApplyAdagrad <T> create ( Alcance alcance, Operando <T> var, Operando <T> accum, Operando <T> lr, Operando <T> épsilon, Operando <T> grad, Operando <? extiende TNumber > índices, Opciones ... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SparseApplyAdagrad.
Parámetros
| alcance | alcance actual | 
|---|---|
| var | Debe ser de una Variable(). | 
| acumular | Debe ser de una Variable(). | 
| lr | Tasa de aprendizaje. Debe ser un escalar. | 
| épsilon | Factor constante. Debe ser un escalar. | 
| graduado | El gradiente. | 
| índices | Un vector de índices en la primera dimensión de var y accum. | 
| opciones | lleva valores de atributos opcionales | 
Devoluciones
- una nueva instancia de SparseApplyAdagrad
 
público estático SparseApplyAdagrad.Options useLocking (useLocking booleano)
Parámetros
| utilizarBloqueo | Si es "True", la actualización de los tensores var y accum estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención. | 
|---|
Actualice las entradas relevantes en '*var' y '*accum' según el esquema adagrad.
Es decir, para las filas para las que tenemos grad, actualizamos var y accum de la siguiente manera: $$accum += grad * grad$$$$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$
Clases anidadas
| clase | SparseApplyAdagrad.Opciones |  Atributos opcionales para SparseApplyAdagrad  | |
Constantes
| Cadena | OP_NOMBRE | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow. | 
Métodos públicos
| Salida <T> |  como salida ()  Devuelve el identificador simbólico del tensor.  | 
| estático <T extiende TType > SparseApplyAdagrad <T> | |
| Salida <T> |  afuera ()  Igual que "var".  | 
| Estático SparseApplyAdagrad.Options |  updateSlots (actualización booleana)  | 
| Estático SparseApplyAdagrad.Options |  useLocking (uso booleano Locking)   | 
Métodos heredados
Constantes
Cadena final estática pública OP_NAME
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow.
Métodos públicos
Salida pública <T> como Salida ()
Devuelve el identificador simbólico del tensor.
Las entradas a las operaciones de TensorFlow son salidas de otra operación de TensorFlow. Este método se utiliza para obtener un identificador simbólico que representa el cálculo de la entrada.
public static SparseApplyAdagrad <T> create ( Alcance alcance, Operando <T> var, Operando <T> accum, Operando <T> lr, Operando <T> épsilon, Operando <T> grad, Operando <? extiende TNumber > índices, Opciones ... opciones)
Método de fábrica para crear una clase que envuelve una nueva operación SparseApplyAdagrad.
Parámetros
| alcance | alcance actual | 
|---|---|
| var | Debe ser de una Variable(). | 
| acumular | Debe ser de una Variable(). | 
| lr | Tasa de aprendizaje. Debe ser un escalar. | 
| épsilon | Factor constante. Debe ser un escalar. | 
| graduado | El gradiente. | 
| índices | Un vector de índices en la primera dimensión de var y accum. | 
| opciones | lleva valores de atributos opcionales | 
Devoluciones
- una nueva instancia de SparseApplyAdagrad
 
público estático SparseApplyAdagrad.Options useLocking (useLocking booleano)
Parámetros
| utilizarBloqueo | Si es "True", la actualización de los tensores var y accum estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede presentar menos contención. | 
|---|