SparseApplyAdagrad

パブリック最終クラスSparseApplyAdagrad

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、次のように var と accum を更新します: $$accum += grad * grad$$$$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$

ネストされたクラス

クラスSparseApplyAdagrad.Options SparseApplyAdagrad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

出力<T>
asOutput ()
テンソルのシンボリック ハンドルを返します。
static <T extends TType > SparseApplyAdagrad <T>
create (スコープscope,オペランド<T> var,オペランド<T> 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 SparseApplyAdagrad 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。
出力<T>
外（）
「var」と同じです。
静的SparseApplyAdagrad.Options
updateSlots (ブール値の updateSlots)
静的SparseApplyAdagrad.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: "SparseApplyAdagradV2"

パブリックメソッド

public Output <T> asOutput ()

テンソルのシンボリック ハンドルを返します。

TensorFlow オペレーションへの入力は、別の TensorFlow オペレーションの出力です。このメソッドは、入力の計算を表すシンボリック ハンドルを取得するために使用されます。

public static SparseApplyAdagrad <T> create ( Scopescope , Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> lr, Operand <T> epsilon, Operand <T> grad, Operand <? extends TNumber > indices, Options ...オプション)

新しい SparseApplyAdagrad 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
  • SparseApplyAdagrad の新しいインスタンス

public出力<T> out ()

「var」と同じです。

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

public static SparseApplyAdagrad.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。