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tensorflow :: ops :: 適用する

#include <training_ops.h>

adagradスキームに従って「* var」を更新します。

概要

アキュム+ = grad * grad var-= lr * grad *(1 / sqrt(accum))

引数:

  • scope: Scopeオブジェクト
  • var:Variable()からのものである必要があります。
  • accum:Variable()からのものである必要があります。
  • lr:スケーリング係数。スカラーでなければなりません。
  • grad:グラデーション。

オプションの属性( Attrs参照):

  • use_locking: True場合、varおよびaccumテンソルの更新はロックによって保護されます。そうでない場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

戻り値:

  • Output :「var」と同じ。

コンストラクタとデストラクタ

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

公開属性

operation
out

公開機能

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

パブリック静的関数

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

構造

tensorflow :: ops :: ApplyAdagrad :: Attrs

ApplyAdagradのオプションの属性セッター。

公開属性

操作

Operation operation

でる

::tensorflow::Output out

公開機能

適用する

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

適用する

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

ノード

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

パブリック静的関数

UpdateSlots

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)