tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagradDA

Atualize as entradas em '*var' e '*accum' de acordo com o esquema adagrad proximal.

Resumo

Argumentos:

• escopo: Um objeto de escopo
• var: Deve ser proveniente de uma variável().
• gradient_accumulator: Deve ser proveniente de uma variável().
• gradient_squared_accumulator: Deve ser proveniente de uma variável().
• grad: O gradiente.
• índices: Um vetor de índices na primeira dimensão de var e accum.
• lr: Taxa de aprendizagem. Deve ser um escalar.
• l1: Regularização L1. Deve ser um escalar.
• l2: Regularização L2. Deve ser um escalar.
• global_step: Número da etapa de treinamento. Deve ser um escalar.

Atributos opcionais (ver Attrs ):

• use_locking: Se True, a atualização dos tensores var e accum será protegida por um bloqueio; caso contrário, o comportamento é indefinido, mas pode apresentar menos contenção.

Devoluções:

• a Operation criada

Atributos públicos

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
)