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Tensorflow :: ops :: SparseApplyAdagradDA

#include <training_ops.h>

Aktualisieren Sie die Einträge in '* var' und '* accum' gemäß dem proximalen Adagrad-Schema.

Zusammenfassung

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • var: Sollte von einer Variablen stammen ().
  • gradient_accumulator: Sollte von einer Variablen stammen ().
  • gradient_squared_accumulator: Sollte von einer Variablen stammen ().
  • grad: Der Gradient.
  • Indizes: Ein Vektor von Indizes in die erste Dimension von var und accum.
  • lr: Lernrate. Muss ein Skalar sein.
  • l1: L1-Regularisierung. Muss ein Skalar sein.
  • l2: L2-Regularisierung. Muss ein Skalar sein.
  • global_step: Trainingsschrittnummer. Muss ein Skalar sein.

Optionale Attribute (siehe Attrs ):

  • use_locking: Wenn True, wird die Aktualisierung der Var- und Accum-Tensoren durch eine Sperre geschützt. Andernfalls ist das Verhalten undefiniert, weist jedoch möglicherweise weniger Konflikte auf.

Kehrt zurück:

Konstruktoren und Destruktoren

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)

Öffentliche Attribute

operation
out

Öffentliche Funktionen

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Öffentliche statische Funktionen

UseLocking (bool x)

Strukturen

tensorflow :: ops :: SparseApplyAdagradDA :: Attrs

Optionale Attributsetzer für SparseApplyAdagradDA .

Öffentliche Attribute

Operation

Operation operation

aus

::tensorflow::Output out

Öffentliche Funktionen

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
)

Knoten

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Öffentliche statische Funktionen

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)