tf.raw_ops.ResourceSparseApplyAdagradDA

Обновляет записи в 'var' и 'accum' согласно схеме проксимального adagrad.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.ResourceSparseApplyAdagradDA

tf.raw_ops.ResourceSparseApplyAdagradDA(
    var,
    gradient_accumulator,
    gradient_squared_accumulator,
    grad,
    indices,
    lr,
    l1,
    l2,
    global_step,
    use_locking=False,
    name=None
)

Аргументы
`var`	Объект типа `resource`. Должен быть получен из Variable().
`gradient_accumulator`	Объект типа `resource`. Должен быть получен из Variable().
`gradient_squared_accumulator`	Объект типа `resource`. Должен быть получен из Variable().
`grad`	Значение. Должно быть одного из следующих типов: `float32`, `float64`, `int32`, `uint8`, `int16`, `int8`, `complex64`, `int64`, `qint8`, `quint8`, `qint32`, `bfloat16`, `qint16`, `quint16`, `uint16`, `complex128`, `half`, `uint32`, `uint64`. Градиент.
`indices`	Значение. Должно быть одного из следующих типов: `int32`, `int64`. Вектор индексов в первом измерении var и accum.
`lr`	Значение. Должно быть того же типа, что и `grad`. Скорость обучения. Должно быть скаляром.
`l1`	Значение. Должно быть того же типа, что и `grad`. L1 регуляризация. Должно быть скаляром.
`l2`	Значение. Должно быть того же типа, что и `grad`. L2 регуляризация. Должно быть скаляром.
`global_step`	Значение типа `int64`. Номер шага обучения. Должно быть скаляром.
`use_locking`	Необязательное значение. По умолчанию `False`. Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может быть меньше конкуренции.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Созданная операция.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/raw_ops/ResourceSparseApplyAdagradDA