เทนเซอร์โฟลว์ :: ops :: สมัคร

#include <training_ops.h>

อัปเดต '* var' ตามโครงการ adagrad

สรุป

สะสม + = grad * grad var - = lr * grad * (1 / sqrt (สะสม))

อาร์กิวเมนต์:

  • ขอบเขต: วัตถุ ขอบเขต
  • var: ควรมาจากตัวแปร ()
  • สะสม: ควรมาจากตัวแปร ()
  • lr: ปัจจัยการปรับขนาด ต้องเกลา.
  • ผู้สำเร็จการศึกษา: การไล่ระดับสี

แอตทริบิวต์เสริม (ดู Attrs ):

  • use_locking: หากเป็น True อัปเดตตัวแปรและการสะสมจะได้รับการป้องกันโดยการล็อค มิฉะนั้นพฤติกรรมนั้นไม่ได้กำหนดไว้ แต่อาจมีความขัดแย้งน้อยกว่า

ผลตอบแทน:

  • Output : เหมือนกับ "var"

ผู้สร้างและผู้ทำลาย

ApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad)
ApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, const ApplyAdagrad::Attrs & attrs)

คุณลักษณะสาธารณะ

operation
out

หน้าที่สาธารณะ

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

ฟังก์ชั่นคงที่สาธารณะ

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

โครงสร้าง

tensorflow :: ops :: ApplyAdagrad :: Attrs

ตัวตั้งค่าแอตทริบิวต์ทางเลือกสำหรับ ApplyAdagrad

คุณลักษณะสาธารณะ

การดำเนินการ

Operation operation

ออก

::tensorflow::Output out

หน้าที่สาธารณะ

สมัคร

 ApplyAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad
)

สมัคร

 ApplyAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  const ApplyAdagrad::Attrs & attrs
)

โหนด

::tensorflow::Node * node() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: อินพุต

 operator::tensorflow::Input() const 

ตัวดำเนินการ :: tensorflow :: เอาท์พุท

 operator::tensorflow::Output() const 

ฟังก์ชั่นคงที่สาธารณะ

UpdateSlots

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

ใช้ล็อค

Attrs UseLocking(
  bool x
)