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Tensorflow :: ops :: SparseApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

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

Zusammenfassung

Das heißt, für Zeilen, für die wir grad haben, aktualisieren wir var und accum wie folgt: $$accum += grad * grad$$ $$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • var: Sollte von einer Variablen stammen ().
  • accum: Sollte von einer Variablen stammen ().
  • lr: Lernrate. Muss ein Skalar sein.
  • grad: Der Gradient.
  • Indizes: Ein Vektor von Indizes in die erste Dimension von var und accum.

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

SparseApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices)
SparseApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, const SparseApplyAdagrad::Attrs & attrs)

Öffentliche Attribute

operation
out

Öffentliche Funktionen

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

Öffentliche statische Funktionen

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

Strukturen

tensorflow :: ops :: SparseApplyAdagrad :: Attrs

Optionale Attributsetzer für SparseApplyAdagrad .

Öffentliche Attribute

Operation

Operation operation

aus

::tensorflow::Output out

Öffentliche Funktionen

SparseApplyAdagrad

 SparseApplyAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices
)

SparseApplyAdagrad

 SparseApplyAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  const SparseApplyAdagrad::Attrs & attrs
)

Knoten

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Öffentliche statische Funktionen

UpdateSlots

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)