텐서플로우:: ops:: SparseApplyAdagradDA

근접 아다그라드 체계에 따라 '*var' 및 '*accum'의 항목을 업데이트합니다.

요약

논거:

• 범위: Scope 객체
• var: Variable()에서 가져온 값이어야 합니다.
• gradient_accumulator: Variable()에서 가져온 값이어야 합니다.
• gradient_squared_accumulator: Variable()에서 가져온 값이어야 합니다.
• grad: 기울기.
• 인덱스: var와 accum의 첫 번째 차원에 대한 인덱스 벡터입니다.
• lr: 학습률. 스칼라 값이어야 합니다.
• l1: L1 정규화. 스칼라 값이어야 합니다.
• l2: L2 정규화. 스칼라 값이어야 합니다.
• global_step: 학습 단계 수. 스칼라 값이어야 합니다.

선택적 속성( Attrs 참조):

• use_locking: True로 설정하면 변수 및 누적 텐서 업데이트가 락으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작은 정의되지 않지만 경합이 줄어들 수 있습니다.

보고:

• Output : "var"와 동일합니다.

공개 속성

Operation operation

::tensorflow::Output out

 SparseApplyAdagradDA(
  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
)

 SparseApplyAdagradDA(
  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 SparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)