tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagrad

Adagrad şemasına göre '*var' ve '*accum' içindeki ilgili girdileri güncelleyin.

Özet

Yani, notu olan satırlar için, değişkeni ve birikimi şu şekilde güncelliyoruz: birikim += not * not var -= not * not * (1 / sqrt(birikim))

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• var: Bir Variable() türünden gelmelidir.
• accum: Bir Variable() türünden gelmelidir.
• lr: Öğrenme oranı. Skaler bir değer olmalıdır.
• grad: Eğim.
• İndeksler: Var ve accum'un birinci boyutuna ait indekslerin vektörü.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• use_locking: True ise, 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

 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
)