tf.raw_ops.ResourceSparseApplyAdagrad

Обновление соответствующих записей в 'var' и 'accum' в соответствии со схемой adagrad.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.ResourceSparseApplyAdagrad

tf.raw_ops.ResourceSparseApplyAdagrad(
    var,
    accum,
    lr,
    grad,
    indices,
    use_locking=False,
    update_slots=True,
    name=None
)

То есть, для строк, для которых у нас есть градиент, мы обновляем var и accum следующим образом: accum += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))

Аргументы
`var`	Объект типа `resource`. Должен быть получен из Variable().
`accum`	Объект типа `resource`. Должен быть получен из Variable().
`lr`	Скала. Должен быть одного из следующих типов: `float32`, `float64`, `int32`, `uint8`, `int16`, `int8`, `complex64`, `int64`, `qint8`, `quint8`, `qint32`, `bfloat16`, `uint16`, `complex128`, `half`, `uint32`, `uint64`. Скорость обучения. Должна быть скалярной.
`grad`	Объект. Должен иметь тот же тип, что и `lr`. Градиент.
`indices`	Объект. Должен быть одного из следующих типов: `int32`, `int64`. Вектор индексов в первом измерении var и accum.
`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 характеризоваться меньшим конфликтом.
`update_slots`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`.
`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/ResourceSparseApplyAdagrad