tf.raw_ops.SparseApplyAdagradDA
Обновляет записи в 'var' и 'accum' в соответствии со схемой приближённого адоградь.
tf.raw_ops.SparseApplyAdagradDA(
var, gradient_accumulator, gradient_squared_accumulator, grad, indices, lr, l1,
l2, global_step, use_locking=False, name=None
)
| Аргументы | |
|---|---|
var | Изменяемая Tensor. Должна быть одного из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Должна быть из переменной(). |
gradient_accumulator | Изменяемая Tensor. Должна иметь тот же тип, что и var. Должна быть из переменной(). |
gradient_squared_accumulator | Изменяемая Tensor. Должна иметь тот же тип, что и var. Должна быть из переменной(). |
grad | Tensor. Должна иметь тот же тип, что и var. Градиент. |
indices | Tensor. Должна быть одного из следующих типов: int32, int64. Вектор индексов в первом измерении var и accum. |
lr | Tensor. Должна иметь тот же тип, что и var. Скорость обучения. Должна быть скалярной. |
l1 | Tensor. Должна иметь тот же тип, что и var. L1 регуляризация. Должна быть скалярной. |
l2 | Tensor. Должна иметь тот же тип, что и var. L2 регуляризация. Должна быть скалярной. |
global_step | Tensor типа int64. Номер шага обучения. Должна быть скалярной. |
use_locking | Необязательная bool. По умолчанию False. Если True, обновление тензоров var и accum будет защищено блокировкой; в противном случае поведение неопределено, но может проявлять меньшее столкновение. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Изменяемая Tensor. Имеет тот же тип, что и var. |
© 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/SparseApplyAdagradDA
