tf.raw_ops.ResourceApplyAdagradDA
Обновление '*var' в соответствии со схемой проксимального адогради.
tf.raw_ops.ResourceApplyAdagradDA(
var,
gradient_accumulator,
gradient_squared_accumulator,
grad,
lr,
l1,
l2,
global_step,
use_locking=False,
name=None
)
| Аргументы | |
|---|---|
var | Значение типа resource. Должно быть получено из Variable(). |
gradient_accumulator | Значение типа resource. Должно быть получено из Variable(). |
gradient_squared_accumulator | Значение типа resource. Должно быть получено из Variable(). |
grad | Значение. Должно быть одним из следующих типов: float32, float64, int32, uint8, int16, int8, complex64, int64, qint8, quint8, qint32, bfloat16, uint16, complex128, half, uint32, uint64. Градиент. |
lr | Значение. Должно иметь тот же тип, что и grad. Коэффициент масштабирования. Должно быть скалярным. |
l1 | Значение. Должно иметь тот же тип, что и grad. Регуляризация L1. Должно быть скалярным. |
l2 | Значение. Должно иметь тот же тип, что и grad. Регуляризация L2. Должно быть скалярным. |
global_step | Значение типа int64. Номер шага обучения. Должно быть скалярным. |
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 демонстрировать меньшую конкуренцию. |
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/versions/r2.9/api_docs/python/tf/raw_ops/ResourceApplyAdagradDA