Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

tensorflow :: ops :: SparseApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

Zaktualizuj odpowiednie wpisy w „* var” i „* accum” zgodnie ze schematem adagrad.

streszczenie

To jest dla wierszy, dla których mamy grad, aktualizujemy var i accum w następujący sposób: $$accum += grad * grad$$ $$var -= lr * grad * (1 / sqrt(accum))$$

Argumenty:

  • zakres: obiekt Scope
  • zmienna: powinna pochodzić ze zmiennej ().
  • accum: Powinien pochodzić ze zmiennej ().
  • lr: współczynnik uczenia się. Musi być skalarem.
  • grad: gradient.
  • indeksy: wektor indeksów do pierwszego wymiaru var i accum.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

  • use_locking: Jeśli True , aktualizacja tensorów var i accum będzie chroniona blokadą; w przeciwnym razie zachowanie jest niezdefiniowane, ale może wykazywać mniejszą rywalizację.

Zwroty:

  • Output : to samo co „var”.

Konstruktorzy i niszczyciele

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)

Atrybuty publiczne

operation
out

Funkcje publiczne

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

Publiczne funkcje statyczne

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

Struktury

tensorflow :: ops :: SparseApplyAdagrad :: Attrs

Opcjonalne metody ustawiające atrybuty dla SparseApplyAdagrad .

Atrybuty publiczne

operacja

Operation operation

na zewnątrz

::tensorflow::Output out

Funkcje publiczne

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
)

węzeł

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Publiczne funkcje statyczne

UpdateSlots

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)