tensorflow::ops::ResourceSparseApplyAdagradDA

Aggiorna le voci in '*var' e '*accum' secondo lo schema prossimale di Adagrad.

Riepilogo

Argomentazioni:

• ambito: un oggetto Scope
• var: Dovrebbe provenire da una Variable().
• gradient_accumulator: Dovrebbe provenire da una Variable().
• gradient_squared_accumulator: Dovrebbe provenire da una Variable().
• grad: Il gradiente.
• indici: Un vettore di indici nella prima dimensione di var e accum.
• lr: Tasso di apprendimento. Deve essere uno scalare.
• l1: Regolarizzazione L1. Deve essere uno scalare.
• l2: Regolarizzazione L2. Deve essere uno scalare.
• global_step: Numero del passo di addestramento. Deve essere uno scalare.

Attributi opzionali (vedere Attrs ):

• use_locking: Se True, l'aggiornamento dei tensori var e accum sarà protetto da un blocco; altrimenti il ​​comportamento non è definito, ma potrebbe presentare una minore contesa.

Resi:

• l' Operation creata

attributi pubblici

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
)