tensorflow::ops::ResourceApplyAdagrad

#include <training_ops.h>

'*var' değişkenini adagrad şemasına göre güncelleyin.

Özet

birikim += grad * grad var -= lr * grad * (1 / sqrt(birikim))

Argümanlar:

  • kapsam: Bir Kapsam nesnesi
  • var: Bir Variable() türünden gelmelidir.
  • accum: Bir Variable() türünden gelmelidir.
  • lr: Ölçeklendirme faktörü. Skaler bir değer olmalıdır.
  • grad: Eğim.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

  • use_locking: True ise, var ve accum tensörlerinin güncellenmesi bir kilit ile korunacaktır; aksi takdirde davranış tanımsızdır, ancak daha az çekişme gösterebilir.

İadeler:

Yapıcılar ve Yıkıcılar

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

Genel özellikler

operation

Kamusal işlevler

operator::tensorflow::Operation () const

Herkese açık statik fonksiyonlar

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

Yapılar

tensorflow::ops::ResourceApplyAdagrad::Attrs

ResourceApplyAdagrad için isteğe bağlı öznitelik ayarlayıcıları.

Genel özellikler

operasyon 

Operation operation

Kamusal işlevler

KaynakUygulaAdagrad 

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

KaynakUygulaAdagrad 

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

operatör::tensorflow::İşlem 

 operator::tensorflow::Operation() const

Herkese açık statik fonksiyonlar

UpdateSlots 

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

KullanımKilitleme 

Attrs UseLocking(
  bool x
)