SparseApplyAdagradV2

পাবলিক চূড়ান্ত বর্গ SparseApplyAdagradV2

adagrad স্কিম অনুযায়ী '*var' এবং '*accum'-এ প্রাসঙ্গিক এন্ট্রি আপডেট করুন।

যে সারিগুলির জন্য আমাদের গ্রেড আছে, আমরা var আপডেট করি এবং নিম্নরূপ accum করি:

$$accum += grad * grad$$

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

নেস্টেড ক্লাস

ক্লাস

SparseApplyAdagradV2.Options

জন্য ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য SparseApplyAdagradV2

পাবলিক পদ্ধতি

আউটপুট <টি>	asOutput () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।
স্ট্যাটিক <টি, ইউ প্রসারিত number> SparseApplyAdagradV2 <টি>	তৈরি ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <টি> Var, প্রতীক <টি> accum, প্রতীক <টি> LR, প্রতীক <টি> Epsilon, প্রতীক <টি> Grad, প্রতীক <u> সূচকের, বিকল্পসমূহ ... অপশন) একটি নতুন SparseApplyAdagradV2 অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
আউটপুট <টি>	আউট () "var" এর মতোই।
স্ট্যাটিক SparseApplyAdagradV2.Options	updateSlots (বুলিয়ান updateSlots)
স্ট্যাটিক SparseApplyAdagradV2.Options	useLocking (বুলিয়ান useLocking)

উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি

ক্লাস থেকে org.tensorflow.op.PrimitiveOp

চূড়ান্ত বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট obj)
চূড়ান্ত int	হ্যাশকোড ()
অপারেশন	অপ () অন্তর্নিহিত ফেরত পাঠায় Operation
চূড়ান্ত স্ট্রিং	toString ()

java.lang.Object ক্লাস থেকে

বুলিয়ান	সমান (অবজেক্ট arg0)
চূড়ান্ত ক্লাস<?>	getClass ()
int	হ্যাশকোড ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অবহিত ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	notifyAll ()
স্ট্রিং	toString ()
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int- ARG1)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0)
চূড়ান্ত শূন্যতা	অপেক্ষা করুন ()

ইন্টারফেস থেকে org.tensorflow.Operand

বিমূর্ত আউটপুট <টি>

asOutput () একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক আউটপুট <টি> asOutput ()

একটি টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল প্রদান করে।

TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।

পাবলিক স্ট্যাটিক SparseApplyAdagradV2 <টি> তৈরি করুন ( ব্যাপ্তি সুযোগ প্রতীক <টি> Var, প্রতীক <টি> accum, প্রতীক <টি> LR, প্রতীক <টি> Epsilon, প্রতীক <টি> Grad, প্রতীক <u> সূচকের, বিকল্প .. । অপশন)

একটি নতুন SparseApplyAdagradV2 অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।

পরামিতি

সুযোগ	বর্তমান সুযোগ
var	একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
accum	একটি পরিবর্তনশীল() থেকে হওয়া উচিত।
lr	শেখার হার। একটি স্কেলার হতে হবে।
epsilon	ধ্রুবক ফ্যাক্টর। একটি স্কেলার হতে হবে।
স্নাতক	গ্রেডিয়েন্ট।
সূচক	var এবং accum-এর প্রথম মাত্রায় সূচকগুলির একটি ভেক্টর।
বিকল্প	ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য মান বহন করে

রিটার্নস

• SparseApplyAdagradV2 এর একটি নতুন উদাহরণ

পাবলিক আউটপুট <টি> আউট ()

"var" এর মতোই।

পাবলিক স্ট্যাটিক SparseApplyAdagradV2.Options updateSlots (বুলিয়ান updateSlots)

পাবলিক স্ট্যাটিক SparseApplyAdagradV2.Options useLocking (বুলিয়ান useLocking)

পরামিতি

লকিং ব্যবহার করুন	যদি `True` হয়, তাহলে var এবং accum tensors আপডেট করা একটি লক দ্বারা সুরক্ষিত হবে; অন্যথায় আচরণটি অনির্ধারিত, তবে কম বিরোধ প্রদর্শন করতে পারে।