kelas akhir publik ResourceSparseApplyAdagradDa
Perbarui entri di '*var' dan '*accum' sesuai dengan skema adagrad proksimal.
Kelas Bersarang
| kelas | ResourceSparseApplyAdagradDa.Options |  Atribut opsional untuk ResourceSparseApplyAdagradDa  | |
Konstanta
| Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow | 
Metode Publik
| statis <T memperluas TType > ResourceSparseApplyAdagradDa |  buat ( Lingkup lingkup, Operan <?> var, Operan <?> gradienAkumulator, Operan <?> gradienSquaredAccumulator, Operan <T> grad, Operan <? extends TNumber > indeks, Operan <T> lr, Operan <T> l1, Operan <T> l2, Operan < TInt64 > globalStep, Opsi... opsi)  Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ResourceSparseApplyAdagradDa baru.  | 
| ResourceSparseApplyAdagradDa.Options statis |  useLocking (penguncian penggunaan Boolean)   | 
Metode Warisan
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
 Nilai Konstan: "ResourceSparseApplyAdagradDA" 
Metode Publik
public static ResourceSparseApplyAdagradDa buat ( Ruang lingkup, Operan <?> var, Operan <?> gradienAccumulator, Operan <?> gradienSquaredAccumulator, Operan <T> lulusan, Operan <? extends TNumber > indeks, Operan <T> lr, Operan <T> l1, Operan <T> l2, Operan < TInt64 > globalStep, Opsi... opsi)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi ResourceSparseApplyAdagradDa baru.
Parameter
| cakupan | ruang lingkup saat ini | 
|---|---|
| var | Harus dari Variabel(). | 
| akumulator gradien | Harus dari Variabel(). | 
| akumulator gradienSquared | Harus dari Variabel(). | 
| lulusan | Gradien. | 
| indeks | Vektor indeks ke dalam dimensi pertama var dan accum. | 
| lr | Kecepatan pembelajaran. Pasti skalar. | 
| l1 | Regularisasi L1. Pasti skalar. | 
| l2 | Regularisasi L2. Pasti skalar. | 
| langkah global | Nomor langkah pelatihan. Pasti skalar. | 
| pilihan | membawa nilai atribut opsional | 
Kembali
- contoh baru ResourceSparseApplyAdagradDa
 
ResourceSparseApplyAdagradDa.Options statis publik useLocking (Boolean useLocking)
Parameter
| gunakan Penguncian | Jika Benar, pembaruan tensor var dan accum akan dilindungi oleh kunci; jika tidak, perilaku tersebut tidak terdefinisikan, namun mungkin menunjukkan lebih sedikit pertentangan. | 
|---|