tensorflow:: ops:: ApplyAdagradDA

'*var' を近位アダグラッド方式に従って更新します。

まとめ

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• var: Variable() から取得する必要があります。
• gradient_accumulator: Variable() から取得する必要があります。
• gradient_squared_accumulator: Variable() から取得する必要があります。
• grad: 勾配。
• lr: スケーリング係数。スカラー値である必要があります。
• l1: L1正則化。スカラー値である必要があります。
• l2: L2正則化。スカラー値である必要があります。
• global_step: トレーニングステップ番号。スカラー値である必要があります。

オプション属性（ Attrs参照）：

• use_locking: Trueの場合、varおよびaccumテンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合は動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

返品:

• Output : "var" と同じです。

公開属性

Operation operation

::tensorflow::Output out

 ApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step
)

 ApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step,
  const ApplyAdagradDA::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)