ResourceSparseApplyAdagradV2

공개 최종 클래스 ResourceSparseApplyAdagradV2

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

ResourceSparseApplyAdagradV2.Options

ResourceSparseApplyAdagradV2 의 선택적 속성

공개 방법

static <T, U 확장 번호> ResourceSparseApplyAdagradV2	생성 ( 범위 범위, 피연산자 <?> var, 피연산자 <?> accum, 피연산자 <T> lr, 피연산자 <T> 엡실론, 피연산자 <T> grad, 피연산자 <U> 인덱스, 옵션... 옵션) 새로운 ResourceSparseApplyAdagradV2 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
정적 ResourceSparseApplyAdagradV2.Options	updateSlots (부울 updateSlots)
정적 ResourceSparseApplyAdagradV2.Options	useLocking (부울 useLocking)

상속된 메서드

org.tensorflow.op.PrimitiveOp 클래스에서

최종 부울	같음 (객체 객체)
최종 정수	해시 코드 ()
작업	op () 기본 Operation 반환합니다.
최종 문자열	toString ()

java.lang.Object 클래스에서

부울	같음 (개체 arg0)
마지막 수업<?>	getClass ()
정수	해시 코드 ()
최종 무효	알림 ()
최종 무효	통지모두 ()
끈	toString ()
최종 무효	대기 (long arg0, int arg1)
최종 무효	기다리세요 (긴 arg0)
최종 무효	기다리다 ()

공개 방법

public static ResourceSparseApplyAdagradV2 create ( 범위 범위, 피연산자 <?> var, 피연산자 <?> accum, 피연산자 <T> lr, 피연산자 <T> 엡실론, 피연산자 <T> grad, 피연산자 <U> 인덱스, 옵션... 옵션)

새로운 ResourceSparseApplyAdagradV2 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

• ResourceSparseApplyAdagradV2의 새 인스턴스

공개 정적 ResourceSparseApplyAdagradV2.Options updateSlots (부울 updateSlots)

공개 정적 ResourceSparseApplyAdagradV2.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.