flux tensoriel : : 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 cumul.
• gd : Taux d’apprentissage. Ça doit être un scalaire.
• l1 : régularisation L1. Ça doit être un scalaire.
• l2 : régularisation L2. Ça doit être un scalaire.
• global_step : numéro de l'étape de formation. Ça 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
)