ResourceApplyAdagradDa

सार्वजनिक अंतिम वर्ग रिसोर्सएप्लाईएडग्रेडडा

समीपस्थ एडाग्रैड योजना के अनुसार '*var' को अपडेट करें।

कक्षा रिसोर्सएप्लाईएडाग्रेडडा.ऑप्शंस ResourceApplyAdagradDa के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <?> var, ऑपरेंड <?> ग्रेडिएंट एक्युमुलेटर, ऑपरेंड <?> ग्रेडिएंटस्क्वेयर एक्युमुलेटर, ऑपरेंड <T> ग्रेड, ऑपरेंड <T> lr, ऑपरेंड <T> l1, ऑपरेंड <T> l2, ऑपरेंड < TInt64 > ग्लोबलस्टेप, विकल्प... विकल्प)

एक नए रिसोर्सएप्लाईएडग्रेडडा ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

यूज़लॉकिंग (बूलियन यूज़लॉकिंग)

कक्षा org.tensorflow.op.RawOp से

अंतिम बूलियन	बराबर (वस्तु obj)
अंतिम पूर्णांक	हैश कोड ()
संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल `Operation` के रूप में लौटाएँ।
अंतिम स्ट्रिंग	स्ट्रिंग ()

कक्षा java.lang.Object से

इंटरफ़ेस से org.tensorflow.op.Op

सार निष्पादन वातावरण	एनवी () उस निष्पादन वातावरण को लौटाएँ जिसमें यह ऑप बनाया गया था।
सार संचालन	ऑप () गणना की इस इकाई को एकल `Operation` के रूप में लौटाएँ।

स्थिरांक

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "ResourceApplyAdagradDA"

दायरा	वर्तमान दायरा
वर	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
ग्रेडिएंट एक्युमुलेटर	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
gradientSquaredAccumulator	एक वेरिएबल() से होना चाहिए।
ग्रैड	ढाल.
एलआर	मापन कारक। एक अदिश राशि होनी चाहिए.
एल1	एल1 नियमितीकरण. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
एल2	L2 नियमितीकरण. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
ग्लोबलस्टेप	प्रशिक्षण चरण संख्या. एक अदिश राशि होनी चाहिए.
विकल्प	वैकल्पिक गुण मान रखता है

लॉकिंग का उपयोग करें	यदि सत्य है, तो var और Accum Tensors का अद्यतनीकरण एक लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद प्रदर्शित कर सकता है।