tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagradDA

'*var' ve '*accum' içindeki girdileri proksimal adagrad şemasına göre güncelleyin.

Özet

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• var: Bir Variable() türünden gelmelidir.
• gradient_accumulator: Bir Variable() türünden gelmelidir.
• gradient_squared_accumulator: Bir Variable() türünden gelmelidir.
• grad: Eğim.
• İndeksler: Var ve accum'un birinci boyutuna ait indekslerin vektörü.
• lr: Öğrenme oranı. Skaler bir değer olmalıdır.
• l1: L1 düzenlemesi. Skaler bir değer olmalıdır.
• l2: L2 düzenlemesi. Skaler bir değer olmalıdır.
• global_step: Eğitim adımı numarası. Skaler bir değer olmalıdır.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• use_locking: True olarak ayarlanırsa, var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilit ile korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır, ancak daha az çekişme gösterebilir.

İadeler:

• oluşturulan Operation

Genel özellikler

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
)