tf.raw_ops.ApplyAdagradDA
Обновление '*var' в соответствии со схемой проксимального адогражда.
tf.raw_ops.ApplyAdagradDA(
var,
gradient_accumulator,
gradient_squared_accumulator,
grad,
lr,
l1,
l2,
global_step,
use_locking=False,
name=None
)
| Аргументы | |
|---|---|
var | Изменяемый Tensor. Должен быть одного из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Должен быть из переменной (). |
gradient_accumulator | Изменяемый Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Должен быть из переменной (). |
gradient_squared_accumulator | Изменяемый Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Должен быть из переменной (). |
grad | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Градиент. |
lr | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Коэффициент масштабирования. Должен быть скаляром. |
l1 | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Регуляризация L1. Должен быть скаляром. |
l2 | Tensor. Должен иметь тот же тип, что и var. Регуляризация L2. Должен быть скаляром. |
global_step | 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 проявлять меньшее соперничество. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Изменяемый Tensor. Имеет тот же тип, что и var. |
© 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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/raw_ops/ApplyAdagradDA
