tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagradDA

#include <training_ops.h>

प्रॉक्सिमल एडैग्रैड योजना के अनुसार '*var' और '*accum' में प्रविष्टियों को अपडेट करें।

सारांश

तर्क:

  • स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • var: यह एक Variable() से होना चाहिए।
  • gradient_accumulator: यह एक Variable() से होना चाहिए।
  • gradient_squared_accumulator: यह एक Variable() से होना चाहिए।
  • ग्रेड: प्रवणता।
  • सूचकांक: var और accum के पहले आयाम में सूचकांकों का एक सदिश।
  • lr: सीखने की दर। यह एक अदिश राशि होनी चाहिए।
  • l1: L1 नियमितीकरण। यह एक अदिश राशि होनी चाहिए।
  • l2: L2 नियमितीकरण। यह एक अदिश राशि होनी चाहिए।
  • global_step: प्रशिक्षण चरण संख्या। यह एक अदिश राशि होनी चाहिए।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

  • use_locking: यदि True है, तो var और accum टेंसरों का अद्यतन एक लॉक द्वारा सुरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम टकराव प्रदर्शित कर सकता है।

प्रतिफल:

  • Output : "var" के समान।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर

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)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
out

सार्वजनिक समारोह

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

सार्वजनिक स्थैतिक फ़ंक्शन

UseLocking (bool x)

संरचनाएँ

टेन्सरफ्लो::ऑप्स::स्पार्सअप्लाईएडाग्राडीए::एट्रिब्यूट्स

SparseApplyAdagradDA के लिए वैकल्पिक विशेषता निर्धारक।

सार्वजनिक विशेषताएँ

संचालन 

Operation operation

बाहर 

::tensorflow::Output out

सार्वजनिक समारोह

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
)

नोड 

::tensorflow::Node * node() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ्लो::इनपुट 

 operator::tensorflow::Input() const

ऑपरेटर::टेन्सरफ्लो::आउटपुट 

 operator::tensorflow::Output() const

सार्वजनिक स्थैतिक फ़ंक्शन

यूज़लॉकिंग 

Attrs UseLocking(
  bool x
)