tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagradDA

Mettre à jour les entrées dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad proximal.

Résumé

Arguments :

• portée : 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 gradient.
• indices : Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et accum.
• lr : Taux d’apprentissage. Doit être un scalaire.
• l1 : Régularisation L1. Doit être un scalaire.
• l2 : Régularisation L2. Doit être un scalaire.
• global_step : Numéro de l’étape d’entraînement. Doit être une valeur scalaire.

Attributs optionnels (voir Attrs ) :

• use_locking : Si la valeur est True, la mise à jour des tenseurs var et accum sera protégée par un verrou ; sinon, le comportement est indéfini, mais peut présenter moins de contention.

Retours :

• 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
)