تينسورفلو :: العمليات :: ResourceSparseApplyFtrlV2

قم بتحديث الإدخالات ذات الصلة في "* var" وفقًا لنظام Ftrl القريب.

ملخص

هذا بالنسبة للصفوف التي لدينا غراد لها ، نقوم بتحديث var والتراكم والخطي على النحو التالي: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var stack_new = build + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage linear + = grad_with_shrinkage + (stack_new ^ (- lr_power) - تراكم ^ (-lr_power)) / lr * var quadratic = 1.0 / (stack_new ^ (lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (تسجيل (خطي) * l1 - خطي) / تربيعي إذا | خطي | > l1 وإلا 0.0 تكديس = تراكم جديد

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• var: يجب أن يكون من متغير ().
• تراكم: يجب أن يكون من المتغير ().
• خطي: يجب أن يكون من متغير ().
• غراد: التدرج.
• المؤشرات: متجه من المؤشرات في البعد الأول من var و stack.
• lr: عامل التحجيم. يجب أن يكون عددًا.
• l1: تسوية L1. يجب أن يكون عددًا.
• l2: انتظام انكماش L2. يجب أن يكون عددًا.
• lr_power: عامل التحجيم. يجب أن يكون عددًا.

السمات الاختيارية (انظر Attrs ):

• use_locking: إذا كان هذا True ، فسيتم حماية تحديث التنسورات var والتراكم بواسطة قفل ؛ وبخلاف ذلك ، يكون السلوك غير محدد ، ولكنه قد يعرض خلافًا أقل.

عائدات:

• Operation تم إنشاؤها

السمات العامة

Operation operation

 ResourceSparseApplyFtrlV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power
)

 ResourceSparseApplyFtrlV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power,
  const ResourceSparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)