ApplyAdagrad

publiczna klasa końcowa ApplyAdagrad

Zaktualizuj „*var” zgodnie ze schematem adagrad.

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

Klasy zagnieżdżone

klasa ZastosujAdagrad.Opcje Opcjonalne atrybuty ApplyAdagrad

Stałe

Strunowy OP_NAME Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow

Metody publiczne

Wyjście <T>
jako wyjście ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
statyczny <T rozszerza TType > ApplyAdagrad <T>
utwórz ( Zakres zasięgu , Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> lr, Operand <T> grad, Opcje... opcje)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację ApplyAdagrad.
Wyjście <T>
na zewnątrz ()
To samo co „var”.
statyczny ApplyAdagrad.Options
updateSlots (Boolean updateSlots)
statyczny ApplyAdagrad.Options
useLocking (boolowski useLocking)

Metody dziedziczone

Stałe

publiczny statyczny końcowy ciąg znaków OP_NAME

Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow

Wartość stała: „ZastosujAdagrad”

Metody publiczne

publiczne wyjście <T> asOutput ()

Zwraca symboliczny uchwyt tensora.

Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.

public static ApplyAdagrad <T> create ( Zakres zakresu, Operand <T> var, Operand <T> accum, Operand <T> lr, Operand <T> grad, Opcje... opcje)

Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację ApplyAdagrad.

Parametry
zakres aktualny zakres
odm Powinno pochodzić ze zmiennej ().
gromadzić Powinno pochodzić ze zmiennej ().
lr Współczynnik skalowania. Musi być skalarem.
absolwent Gradient.
opcje przenosi opcjonalne wartości atrybutów
Zwroty
  • nowa instancja ApplyAdagrad

publiczne wyjście <T> out ()

To samo co „var”.

public static ApplyAdagrad.Options updateSlots (Boolean updateSlots)

public static ApplyAdagrad.Options useLocking (Boolean useLocking)

Parametry
użyjBlokowanie Jeśli `True`, aktualizacja tensorów var i accum będzie zabezpieczona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.