Uyarı: Bu API kullanımdan kaldırıldı ve TensorFlow'un gelecekteki bir sürümünde , değişim kararlı hale geldikten sonra kaldırılacaktır.

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.
Switch to English

UygulaAdagradV2

genel final sınıfı ApplyAdagradV2

Adagrad şemasına göre '* var'ı güncelleyin.

birikim + = derece * derece var - = lr * derece * (1 / sqrt (birikim))

Yuvalanmış Sınıflar

sınıf UygulaAdagradV2.Options ApplyAdagradV2 için isteğe bağlı özellikler

Kamu Yöntemleri

Çıkış <T>
asOutput ()
Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.
statik <T> ApplyAdagradV2 <T>
oluştur ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> var, İşlenen <T> birikim, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> derecelendirme, Seçenekler ... seçenekleri)
Yeni bir ApplyAdagradV2 işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.
Çıkış <T>
dışarı ()
"Var" ile aynı.
statik ApplyAdagradV2.Options
updateSlots (Boolean updateSlots)
statik ApplyAdagradV2.Options
useLocking (Boolean useLocking)

Devralınan Yöntemler

Kamu Yöntemleri

public Output <T> asOutput ()

Bir tensörün sembolik tutamacını döndürür.

TensorFlow işlemlerine yönelik girdiler, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girdinin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tutamaç elde etmek için kullanılır.

public static ApplyAdagradV2 <T> create ( Scope kapsamı, Operand <T> var, Operand <T> birikim, Operand <T> lr, Operand <T> epsilon, Operand <T> grad, Seçenekler ... seçenekler)

Yeni bir ApplyAdagradV2 işlemini saran bir sınıf oluşturmak için fabrika yöntemi.

Parametreler
dürbün mevcut kapsam
var Değişken () 'den olmalıdır.
biriktirmek Değişken () 'den olmalıdır.
lr Ölçekleme faktörü. Skaler olmalı.
epsilon Sabit faktör. Skaler olmalı.
grad Gradyan.
seçenekler isteğe bağlı öznitelik değerleri taşır
İadeler
  • ApplyAdagradV2'nin yeni bir örneği

public Çıkış <T> çıkışı ()

"Var" ile aynı.

genel statik ApplyAdagradV2.Options updateSlots (Boolean updateSlots)

public static ApplyAdagradV2.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parametreler
useLocking "True" ise, var ve akümülörlerin güncellenmesi bir kilit ile korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır, ancak daha az çekişme gösterebilir.