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टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: AdAdagradDA लागू करें

#include <training_ops.h>

समीपस्थ एडग्राड योजना के अनुसार '* var' अपडेट करें।

सारांश

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • var: एक चर () से होना चाहिए।
  • gradient_accumulator: एक परिवर्तनीय () से होना चाहिए।
  • gradient_squared_accumulator: एक परिवर्तनीय () से होना चाहिए।
  • grad: ढाल।
  • lr: स्केलिंग फैक्टर। एक स्केलर होना चाहिए।
  • एल 1: एल 1 नियमितीकरण। एक स्केलर होना चाहिए।
  • एल 2: एल 2 नियमितीकरण। एक स्केलर होना चाहिए।
  • Global_step: प्रशिक्षण चरण संख्या। एक स्केलर होना चाहिए।

वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):

  • use_locking: यदि सही है, तो var का अपडेट और संचित टेंसरों को लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद को प्रदर्शित कर सकता है।

रिटर्न:

  • Output : "var" के समान।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

ApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step)
ApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step, const ApplyAdagradDA::Attrs & attrs)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
out

सार्वजनिक कार्य

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

UseLocking (bool x)

संरचनाएं

टेनसफ़्लो :: ऑप्स :: ApplyAdagradDA :: Attrs

वैकल्पिक विशेषता ApplyAdagradDA के लिए व्यवस्थित होती है

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

बाहर

::tensorflow::Output out

सार्वजनिक कार्य

AdAdagradDA लागू करें

 ApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step
)
है

AdAdagradDA लागू करें

 ApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step,
  const ApplyAdagradDA::Attrs & attrs
)

नोड

::tensorflow::Node * node() const 

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट

 operator::tensorflow::Input() const 
है

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: आउटपुट

 operator::tensorflow::Output() const 

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

उपयोग करना

Attrs UseLocking(
  bool x
)