SparseApplyAdagradV2

공개 최종 클래스 SparseApplyAdagradV2

adagrad 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 관련 항목을 업데이트합니다.

이는 grad가 있는 행에 대해 다음과 같이 var 및 accum을 업데이트합니다.

$$accum += grad * grad$$
$$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$

중첩 클래스

수업 SparseApplyAdagradV2.Options SparseApplyAdagradV2 의 선택적 속성

공개 방법

출력 <T>
출력 ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
static <T, U 확장 번호> SparseApplyAdagradV2 <T>
생성 ( 범위 범위, 피연산자 <T> var, 피연산자 <T> accum, 피연산자 <T> lr, 피연산자 <T> 엡실론, 피연산자 <T> grad, 피연산자 <U> 인덱스, 옵션... 옵션)
새로운 SparseApplyAdagradV2 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
출력 <T>
밖으로 ()
"var"와 동일합니다.
정적 SparseApplyAdagradV2.Options
updateSlots (부울 updateSlots)
정적 SparseApplyAdagradV2.Options
useLocking (부울 useLocking)

상속된 메서드

공개 방법

공개 출력 <T> asOutput ()

텐서의 기호 핸들을 반환합니다.

TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.

public static SparseApplyAdagradV2 <T> create ( 범위 범위, 피연산자 <T> var, 피연산자 <T> accum, 피연산자 <T> lr, 피연산자 <T> 엡실론, 피연산자 <T> grad, 피연산자 <U> 인덱스, 옵션.. . 옵션)

새로운 SparseApplyAdagradV2 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.

매개변수
범위 현재 범위
var Variable()에서 가져와야 합니다.
축적 Variable()에서 가져와야 합니다.
난 학습률. 스칼라여야 합니다.
엡실론 상수 요소. 스칼라여야 합니다.
졸업생 그라데이션입니다.
지수 var 및 accum의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 벡터입니다.
옵션 선택적 속성 값을 전달합니다.
보고
  • SparseApplyAdagradV2의 새 인스턴스

공개 출력 <T> 출력 ()

"var"와 동일합니다.

공개 정적 SparseApplyAdagradV2.Options updateSlots (부울 updateSlots)

공개 정적 SparseApplyAdagradV2.Options useLocking (부울 useLocking)

매개변수
사용잠금 'True'인 경우 var 및 accum 텐서 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 덜 나타날 수 있습니다.