classe final pública SparseApplyAdagradV2
Atualize as entradas relevantes em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema adagrad.
Ou seja, para as linhas para as quais temos grad, atualizamos var e accum da seguinte forma: $$accum += grad * grad$$$$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$
Classes aninhadas
| classe | SparseApplyAdagradV2.Options | Atributos opcionais para SparseApplyAdagradV2 | |
Métodos públicos
| Saída <T> | comoSaída () Retorna o identificador simbólico de um tensor. |
| estático <T, U estende Número> SparseApplyAdagradV2 <T> | |
| Saída <T> | fora () O mesmo que "var". |
| static SparseApplyAdagradV2.Options | updateSlots (booleano updateSlots) |
| static SparseApplyAdagradV2.Options | useLocking (booleano useLocking) |
Métodos Herdados
Métodos públicos
Public Output <T> asOutput ()
Retorna o identificador simbólico de um tensor.
As entradas para operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.
public static SparseApplyAdagradV2 <T> create ( Escopo do escopo, Operando <T> var, Operando <T> accum, Operando <T> lr, Operando <T> épsilon, Operando <T> grad, Operando <U> índices, Opções.. . opções)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação SparseApplyAdagradV2.
Parâmetros
| alcance | escopo atual |
|---|---|
| var | Deve ser de uma variável(). |
| acumular | Deve ser de uma variável(). |
| lr | Taxa de Aprendizagem. Deve ser um escalar. |
| épsilon | Fator constante. Deve ser um escalar. |
| graduar | O gradiente. |
| índices | Um vetor de índices na primeira dimensão de var e acum. |
| opções | carrega valores de atributos opcionais |
Devoluções
- uma nova instância de SparseApplyAdagradV2
public static SparseApplyAdagradV2.Options useLocking (Boolean useLocking)
Parâmetros
| useBloqueio | Se `True`, a atualização dos tensores var e accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode apresentar menos contenção. |
|---|