mindspore.ops.SparseApplyAdagrad
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.. py:class:: mindspore.ops.SparseApplyAdagrad(lr, update_slots=True, use_locking=False)

    根据Adagrad算法更新相关参数。

    .. math::
        \begin{array}{ll} \\
            accum += grad * grad \\
            var -= lr * grad * \frac{1}{\sqrt{accum}}
        \end{array}

    `var` 、 `accum` 和 `grad` 的输入遵循隐式类型转换规则，使数据类型一致。如果它们具有不同的数据类型，则低精度数据类型将转换为相对最高精度的数据类型。

    **参数：**

    - **lr** (float) - 学习率。
    - **update_slots** (bool) - 如果为True，则将更新 `accum` 。默认值：True。
    - **use_locking** (bool) - 是否对参数更新加锁保护。默认值：False。

    **输入：**

    - **var** (Parameter) - 要更新的变量。为任意维度，其数据类型为float16或float32。
    - **accum** (Parameter) - 要更新的累积。shape和数据类型必须与 `var` 相同。
    - **grad** (Tensor) - 梯度，为一个Tensor。shape和数据类型必须与 `var` 相同，且需要满足 :math:`grad.shape[1:] = var.shape[1:] if var.shape > 1`。
    - **indices** (Tensor) - `var` 和 `accum` 第一维度的索引向量，数据类型为int32，且需要保证 :math:`indices.shape[0] = grad.shape[0]`。

    **输出：**

    2个Tensor组成的tuple，更新后的参数。

    - **var** (Tensor) - shape和数据类型与 `var` 相同。
    - **accum** (Tensor) - shape和数据类型与 `accum` 相同。

    **异常：**

    - **TypeError** - 如果 `lr` 不是float类型。
    - **TypeError** - 如果 `update_slots` 或者 `use_locking` 不是布尔值。
    - **TypeError** - 如果 `var` 、 `accum` 、 `lr` 或 `grad` 的数据类型既不是float16也不是float32。
    - **TypeError** - 如果 `indices` 的数据类型不是int32。
    - **RuntimeError** - 如果 `var` 、 `accum` 和 `grad` 不支持数据类型转换。