tensorflow:: אופס:: SparseApplyAdagradDA

#include <training_ops.h>

עדכן ערכים ב-'*var' ו-'*accum' בהתאם לתכנית ה-adagrad הפרוקסימלית.

סיכום

טיעונים:

  • scope: אובייקט Scope
  • var: צריך להיות מ-Variable().
  • gradient_accumulator: צריך להיות מ-Variable().
  • gradient_squared_accumulator: צריך להיות מ-Variable().
  • grad: השיפוע.
  • מדדים: וקטור של מדדים למימד הראשון של var ו-acum.
  • lr: קצב למידה. חייב להיות סקלר.
  • l1: הסדרת L1. חייב להיות סקלר.
  • l2: הסדרת L2. חייב להיות סקלר.
  • global_step: מספר שלב האימון. חייב להיות סקלר.

מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs ):

  • use_locking: אם נכון, עדכון של הטנזורים var ו-acum יהיה מוגן על ידי מנעול; אחרת ההתנהגות אינה מוגדרת, אך עלולה להפגין פחות מחלוקת.

החזרות:

בנאים והורסים

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)

תכונות ציבוריות

operation
out

תפקידים ציבוריים

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

פונקציות סטטיות ציבוריות

UseLocking (bool x)

מבנים

tensorflow:: ops:: SparseApplyAdagradDA:: Attrs

קובעי תכונות אופציונליים עבור SparseApplyAdagradDA .

תכונות ציבוריות

מבצע

Operation operation

הַחוּצָה

::tensorflow::Output out

תפקידים ציבוריים

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
)

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const

מפעיל::tensorflow::קלט

 operator::tensorflow::Input() const

אופרטור::tensorflow::פלט

 operator::tensorflow::Output() const

פונקציות סטטיות ציבוריות

השתמש בנעילה

Attrs UseLocking(
  bool x
)