tensorflow:: ops:: ResourceApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

아다그라드 체계에 따라 '*var'를 업데이트합니다.

요약

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

논거:

  • 범위: Scope 객체
  • var: Variable()에서 가져온 값이어야 합니다.
  • accum: Variable()에서 가져와야 합니다.
  • lr: 스케일링 계수. 스칼라 값이어야 합니다.
  • grad: 기울기.

선택적 속성( Attrs 참조):

  • use_locking: True 로 설정하면 변수 및 누적 텐서 업데이트가 락으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 줄어들 수 있습니다.

보고:

생성자와 소멸자

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)

공개 속성

operation

공공 기능

operator::tensorflow::Operation () const

공개 정적 함수

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

구조

텐서플로우:: ops:: ResourceApplyAdagrad:: Attrs

ResourceApplyAdagrad 에 대한 선택적 속성 설정기입니다.

공개 속성

작업 

Operation operation

공공 기능

리소스ApplyAdagrad 

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

리소스ApplyAdagrad 

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

연산자::텐서플로우::작업 

 operator::tensorflow::Operation() const

공개 정적 함수

UpdateSlots 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

잠금 사용 

Attrs UseLocking(
  bool x
)