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tensorflow :: ops :: ResourceApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

Aggiorna '* var' secondo lo schema adagrad.

Sommario

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

Argomenti:

  • scope: un oggetto Scope
  • var: dovrebbe provenire da una variabile ().
  • accum: dovrebbe provenire da una variabile ().
  • lr: fattore di scala. Deve essere uno scalare.
  • grad: Il gradiente.

Attributi opzionali (vedi Attrs ):

  • use_locking: se True , l'aggiornamento dei tensori var e accum sarà protetto da un lock; in caso contrario, il comportamento è indefinito, ma potrebbe presentare meno contese.

Ritorna:

Costruttori e distruttori

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

Attributi pubblici

operation

Funzioni pubbliche

operator::tensorflow::Operation () const

Funzioni statiche pubbliche

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

Structs

tensorflow :: ops :: ResourceApplyAdagrad :: Attrs

Setter attributi facoltativi per ResourceApplyAdagrad .

Attributi pubblici

operazione

Operation operation

Funzioni pubbliche

ResourceApplyAdagrad

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

ResourceApplyAdagrad

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

operatore :: :: tensorflow Funzionamento

 operator::tensorflow::Operation() const 

Funzioni statiche pubbliche

UpdateSlots

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)