SparseApplyAdagrad

kelas akhir publik SparseApplyAdagrad

Perbarui entri yang relevan di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema adagrad.

Itu untuk baris yang memiliki grad, kami memperbarui var dan accum sebagai berikut: $$accum += grad * grad$$$$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$

Kelas Bersarang

kelas SparseApplyAdagrad.Options Atribut opsional untuk SparseApplyAdagrad

Konstanta

Rangkaian OP_NAME Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Metode Publik

Keluaran <T>
sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolik tensor.
statis <T memperluas TType > SparseApplyAdagrad <T>
buat ( Lingkup lingkup, Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> lr, Operand <T> epsilon, Operand <T> grad, Operand <? extends TNumber > indeks, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseApplyAdagrad baru.
Keluaran <T>
keluar ()
Sama seperti "var".
statis SparseApplyAdagrad.Options
pembaruanSlots (pembaruan BooleanSlots)
statis SparseApplyAdagrad.Options
useLocking (penguncian penggunaan Boolean)

Metode Warisan

Konstanta

String akhir statis publik OP_NAME

Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow

Nilai Konstan: "SparseApplyAdagradV2"

Metode Publik

Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()

Mengembalikan pegangan simbolik tensor.

Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.

public static SparseApplyAdagrad <T> buat ( Lingkup lingkup, Operan <T> var, Operan <T> accum, Operan <T> lr, Operan <T> epsilon, Operan <T> grad, Operan <? extends TNumber > indeks, Opsi ... pilihan)

Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi SparseApplyAdagrad baru.

Parameter
cakupan ruang lingkup saat ini
var Harus dari Variabel().
akumulasi Harus dari Variabel().
lr Kecepatan pembelajaran. Pasti skalar.
epsilon Faktor konstan. Pasti skalar.
lulusan Gradien.
indeks Vektor indeks ke dalam dimensi pertama var dan accum.
pilihan membawa nilai atribut opsional
Kembali
  • contoh baru dari SparseApplyAdagrad

Keluaran publik <T> keluar ()

Sama seperti "var".

publik statis SparseApplyAdagrad.Options updateSlots (Boolean updateSlots)

public static SparseApplyAdagrad.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parameter
gunakan Penguncian Jika `True`, pembaruan tensor var dan accum akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan.