tensorflow :: opérations :: ResourceSparseApplyAdagradDA

Mettez à jour les entrées dans '* var' et '* accum' selon le schéma adagrad proximal.

Résumé

Arguments:

• scope: un objet Scope
• var: Doit provenir d'une variable ().
• gradient_accumulator: doit provenir d'une variable ().
• gradient_squared_accumulator: doit provenir d'une variable ().
• grad: Le dégradé.
• indices: Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et accum.
• lr: taux d'apprentissage. Doit être un scalaire.
• l1: régularisation L1. Doit être un scalaire.
• l2: régularisation L2. Doit être un scalaire.
• global_step: numéro de l'étape d'entraînement. Doit être un scalaire.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

• use_locking: Si True, la mise à jour des tenseurs var et accum sera protégée par un verrou; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retour:

• l' Operation créée

Attributs publics

Operation operation

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

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

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)