جریان تنسور:: عملیات:: ResourceSparseApplyFtrlV2
#include <training_ops.h>
ورودی های مربوطه را در '*var' طبق طرح Ftrl-proximal به روز کنید.
خلاصه
یعنی برای ردیف هایی که برای آنها grad داریم، var، accum و linear را به صورت زیر به روز می کنیم: grad_with_shrinkage = grad + 2 * l2_shrinkage * var accum_new = accum + grad_with_shrinkage * grad_with_shrinkage linear += grad_with_shrinkage linear += grad_with_shrinkage (--accuml_rnkage) (-lr_power)) / lr * var درجه دوم = 1.0 / (accum_new^(lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (نشانه (خطی) * l1 - خطی) / درجه دوم اگر | خطی| > l1 other 0.0 accum = accum_new
استدلال ها:
- scope: یک شی Scope
- var: باید از یک متغیر () باشد.
- accum: باید از یک متغیر () باشد.
- خطی: باید از یک متغیر () باشد.
- grad: گرادیان.
- شاخص ها: بردار شاخص ها در بعد اول var و accum.
- lr: ضریب مقیاس. باید اسکالر باشد.
- l1: تنظیم L1. باید اسکالر باشد.
- l2: تنظیم انقباض L2. باید اسکالر باشد.
- lr_power: ضریب مقیاس. باید اسکالر باشد.
ویژگی های اختیاری (به Attrs
مراجعه کنید):
- use_locking: اگر
True
، بهروزرسانی تانسور var و accum توسط یک قفل محافظت میشود. در غیر این صورت رفتار تعریف نشده است، اما ممکن است اختلاف کمتری از خود نشان دهد.
برمی گرداند:
-
Operation
ایجاد شده
سازندگان و ویرانگرها | |
---|---|
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) |
صفات عمومی | |
---|---|
operation |
توابع عمومی | |
---|---|
operator::tensorflow::Operation () const |
توابع استاتیک عمومی | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
سازه ها | |
---|---|
tensorflow:: ops:: ResourceSparseApplyFtrlV2:: Attrs | تنظیم کننده های ویژگی اختیاری برای ResourceSparseApplyFtrlV2 . |
صفات عمومی
عملیات
Operation operation
توابع عمومی
ResourceSparseApplyFtrlV2
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
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 )
عملگر::tensorflow::عملیات
operator::tensorflow::Operation() const
توابع استاتیک عمومی
استفاده از قفل
Attrs UseLocking( bool x )
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2024-10-30 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.