تينسورفلو :: العمليات :: SparseApplyAdagradDA
#include <training_ops.h>
قم بتحديث المدخلات في '* var' و '* stack' وفقًا لنظام adagrad القريب.
ملخص
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- var: يجب أن يكون من متغير ().
- gradient_accumulator: يجب أن يكون من المتغير ().
- gradient_squared_accumulator: يجب أن يكون من المتغير ().
- غراد: التدرج.
- المؤشرات: متجه من المؤشرات في البعد الأول من var و stack.
- lr: معدل التعلم. يجب أن يكون عددًا.
- l1: تسوية L1. يجب أن يكون عددًا.
- l2: تسوية L2. يجب أن يكون عددًا.
- global_step: رقم خطوة التدريب. يجب أن يكون عددًا.
السمات الاختيارية (انظر Attrs
):
- use_locking: إذا كان هذا صحيحًا ، فسيتم حماية تحديث التنسورات var والتراكم بواسطة قفل ؛ وبخلاف ذلك ، يكون السلوك غير محدد ، ولكنه قد يعرض خلافًا أقل.
عائدات:
-
Output
: نفس "فار".
البنائين والمدمرين | |
---|---|
SparseApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step) | |
SparseApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step, const SparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs) |
السمات العامة | |
---|---|
operation | |
out |
الوظائف العامة | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
وظائف ثابتة عامة | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
الهياكل | |
---|---|
tensorflow :: ops :: SparseApplyAdagradDA :: Attrs | محددات السمات الاختيارية لـ SparseApplyAdagradDA . |
السمات العامة
عملية
Operation operation
خارج
::tensorflow::Output out
الوظائف العامة
SparseApplyAdagradDA
SparseApplyAdagradDA( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input gradient_accumulator, ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input global_step )
SparseApplyAdagradDA
SparseApplyAdagradDA( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input gradient_accumulator, ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, ::tensorflow::Input lr, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input global_step, const SparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs )
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
المشغل :: tensorflow :: الإدخال
operator::tensorflow::Input() const
المشغل :: Tensorflow :: Output
operator::tensorflow::Output() const
وظائف ثابتة عامة
UseLocking
Attrs UseLocking( bool x )
Except as otherwise noted, the content of this page is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 License, and code samples are licensed under the Apache 2.0 License. For details, see the Google Developers Site Policies. Java is a registered trademark of Oracle and/or its affiliates.
Last updated 2020-04-20 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Missing the information I need"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Too complicated / too many steps"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Out of date"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Translation issue"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Other"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Easy to understand"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Solved my problem"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Other"
}]