tf.raw_ops.ResourceSparseApplyAdagradDA
Обновление записей в «var» и «accum» в соответствии со схемой приближённого адограда.
tf.raw_ops.ResourceSparseApplyAdagradDA(
var, gradient_accumulator, gradient_squared_accumulator, grad, indices, lr, l1,
l2, global_step, use_locking=False, name=None
)
| Аргументы | |
|---|---|
var | A Tensor типа resource. Должен быть получен из Variable(). |
gradient_accumulator | A Tensor типа resource. Должен быть получен из Variable(). |
gradient_squared_accumulator | A Tensor типа resource. Должен быть получен из Variable(). |
grad | A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Градиент. |
indices | A Tensor. Должен быть одним из следующих типов: int32, int64. Вектор индексов в первом измерении var и accum. |
lr | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и grad. Скорость обучения. Должен быть скаляром. |
l1 | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и grad. L1 регуляризация. Должен быть скаляром. |
l2 | A Tensor. Должен иметь тот же тип, что и grad. L2 регуляризация. Должен быть скаляром. |
global_step | A Tensor типа int64. Номер шага обучения. Должен быть скаляром. |
use_locking | Необязательный bool. По умолчанию False. Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение не определено, но может проявляться меньше конкуренции. |
name | Название операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| Созданная операция. |
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/raw_ops/ResourceSparseApplyAdagradDA
