tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyAdagrad

'*var' および '*accum' の関連エントリを、adagrad スキームに従って更新します。

まとめ

つまり、grad が分かっている行については、var と accum を次のように更新します。accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• var: Variable() から取得する必要があります。
• accum: Variable() から取得する必要があります。
• lr: 学習率。スカラー値である必要があります。
• grad: 勾配。
• インデックス: var と accum の第 1 次元へのインデックスのベクトル。

オプション属性（ Attrs参照）：

• use_locking: Trueの場合、var および accum テンソルの更新はロックによって保護されます。それ以外の場合は動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

返品:

• 作成されたOperation

公開属性

Operation operation

 ResourceSparseApplyAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices
)

 ResourceSparseApplyAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  const ResourceSparseApplyAdagrad::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

Attrs UseLocking(
  bool x
)