genel son sınıf ResourceSparseApplyAdagradV2
Adagrad şemasına göre '*var' ve '*accum'daki ilgili girişleri güncelleyin.
Yani grad kullandığımız satırlar için var ve accum'u şu şekilde güncelliyoruz: accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))
İç İçe Sınıflar
| sınıf | KaynakSparseApplyAdagradV2.Options | ResourceSparseApplyAdagradV2 için isteğe bağlı özellikler | |
Sabitler
| Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
| static <T, TType'ı genişletir > ResourceSparseApplyAdagradV2 | |
| statik ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | updateSlots (Boolean updateSlots) |
| statik ResourceSparseApplyAdagradV2.Options | useLocking (Boolean useLocking) |
Kalıtsal Yöntemler
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Sabit Değer: "ResourceSparseApplyAdagradV2"
Genel Yöntemler
public static ResourceSparseApplyAdagradV2 create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <?> var, İşlenen <?> accum, İşlenen <T> lr, İşlenen <T> epsilon, İşlenen <T> grad, İşlenen <? extends TNumber > indeksler, Seçenekler... seçenekler)
Yeni bir ResourceSparseApplyAdagradV2 işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
| kapsam | mevcut kapsam |
|---|---|
| var | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
| birikim | Bir Variable()'dan olmalıdır. |
| IR | Öğrenme oranı. Bir skaler olmalı. |
| epsilon | Sabit faktör. Bir skaler olmalı. |
| mezun | Gradyan. |
| endeksler | var ve accum'un birinci boyutuna ait indekslerin bir vektörü. |
| seçenekler | isteğe bağlı nitelik değerlerini taşır |
İadeler
- ResourceSparseApplyAdagradV2'nin yeni bir örneği
public static ResourceSparseApplyAdagradV2.Seçenekler useLocking (Boolean useLocking)
Parametreler
| KullanımKilitleme | 'Doğru' ise var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilitle korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır ancak daha az çekişme sergileyebilir. |
|---|