SparseApplyAdagrad

classe finale pubblica SparseApplyAdagrad

Aggiorna le voci rilevanti in '*var' e '*accum' secondo lo schema adagrad.

Questo è per le righe per le quali abbiamo grad, aggiorniamo var e accum come segue: $$accum += grad * grad$$$$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$

Classi nidificate

classe SparseApplyAdagrad.Options Attributi facoltativi per SparseApplyAdagrad

Costanti

Corda OP_NAME Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Metodi pubblici

Uscita <T>
comeuscita ()
Restituisce l'handle simbolico del tensore.
statico <T estende TType > SparseApplyAdagrad <T>
create ( Scope scope, Operando <T> var, Operando <T> accum, Operando <T> lr, Operando <T> epsilon, Operando <T> grad, Operando <? extends TNumber > indici, Opzioni... opzioni)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione SparseApplyAdagrad.
Uscita <T>
fuori ()
Uguale a "var".
statico SparseApplyAdagrad.Options
updateSlots (aggiornamentoSlot booleani)
statico SparseApplyAdagrad.Options
useLocking (useLocking booleano)

Metodi ereditati

Costanti

Stringa finale statica pubblica OP_NAME

Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow

Valore costante: "SparseApplyAdagradV2"

Metodi pubblici

Uscita pubblica <T> asOutput ()

Restituisce l'handle simbolico del tensore.

Gli input per le operazioni TensorFlow sono output di un'altra operazione TensorFlow. Questo metodo viene utilizzato per ottenere un handle simbolico che rappresenta il calcolo dell'input.

public static SparseApplyAdagrad <T> create ( Scope scope, Operando <T> var, Operando <T> accum, Operando <T> lr, Operando <T> epsilon, Operando <T> grad, Operando <? extends TNumber > indici, Opzioni ... opzioni)

Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione SparseApplyAdagrad.

Parametri
scopo ambito attuale
var Dovrebbe provenire da una variabile().
accu Dovrebbe provenire da una variabile().
lr Tasso di apprendimento. Deve essere uno scalare.
epsilon Fattore costante. Deve essere uno scalare.
grado Il gradiente.
indici Un vettore di indici nella prima dimensione di var e accum.
opzioni trasporta valori di attributi opzionali
ritorna
  • una nuova istanza di SparseApplyAdagrad

Uscita pubblica <T> out ()

Uguale a "var".

pubblico statico SparseApplyAdagrad.Options updateSlots (aggiornamento booleano)

public static SparseApplyAdagrad.Options useLocking (useLocking booleano)

Parametri
utilizzareBlocco Se "Vero", l'aggiornamento dei tensori var e accum sarà protetto da un blocco; altrimenti il ​​comportamento non è definito, ma può mostrare meno contesa.