tensorflow :: opérations :: SparseApplyAdagradDA

#include <training_ops.h>

Mettez à jour les entrées dans '* var' et '* accum' selon le schéma adagrad proximal.

Résumé

Arguments:

  • scope: un objet Scope
  • var: Doit provenir d'une variable ().
  • gradient_accumulator: doit provenir d'une variable ().
  • gradient_squared_accumulator: doit provenir d'une variable ().
  • grad: Le dégradé.
  • indices: Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et accum.
  • lr: taux d'apprentissage. Doit être un scalaire.
  • l1: régularisation L1. Doit être un scalaire.
  • l2: régularisation L2. Doit être un scalaire.
  • global_step: numéro de l'étape d'entraînement. Doit être un scalaire.

Attributs facultatifs (voir Attrs ):

  • use_locking: Si True, la mise à jour des tenseurs var et accum sera protégée par un verrou; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.

Retour:

  • Output : identique à "var".

Constructeurs et destructeurs

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)

Attributs publics

operation
out

Fonctions publiques

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

Fonctions statiques publiques

UseLocking (bool x)

Structs

tensorflow :: ops :: SparseApplyAdagradDA :: Attrs

Définisseurs d' attributs facultatifs pour SparseApplyAdagradDA .

Attributs publics

opération

Operation operation

en dehors

::tensorflow::Output out

Fonctions publiques

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
)

nœud

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Fonctions statiques publiques

Utiliser le verrouillage

Attrs UseLocking(
  bool x
)