Google I/O एक लपेट है! TensorFlow सत्रों पर पकड़ बनाएं सत्र देखें

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: ResourceSparseApplyFtrl

#include <training_ops.h>

Ftrl-proximal योजना के अनुसार '* var' में प्रासंगिक प्रविष्टियाँ अद्यतन करें।

सारांश

हम उन पंक्तियों के लिए हैं जिनके लिए हम ग्रेड हैं, हम var, संचित और रैखिक को निम्नानुसार अपडेट करते हैं: संचित_नया = संचित + क्रमांक * क्रमांक रैखिक + = grad - (संचित_नया ^ (- lr_power) - संचित ^ (- lr_power) / lr * var द्विघात = 1.0 / (संचय_न्यू ^ (lr_power) * lr) + 2 * l2 var = (संकेत (रैखिक) * l1 - रैखिक) / द्विघात | > एल 1 और 0.0 संचित = संचित_नया

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • var: एक चर () से होना चाहिए।
  • संचित: एक चर () से होना चाहिए।
  • रैखिक: एक चर () से होना चाहिए।
  • grad: ढाल।
  • सूचकांक: संस्करण और संचय के पहले आयाम में सूचकांकों का वेक्टर।
  • lr: स्केलिंग फैक्टर। एक स्केलर होना चाहिए।
  • एल 1: एल 1 नियमितीकरण। एक स्केलर होना चाहिए।
  • एल 2: एल 2 नियमितीकरण। एक स्केलर होना चाहिए।
  • lr_power: स्केलिंग कारक। एक स्केलर होना चाहिए।

वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):

  • use_locking: यदि True , तो var के अपडेट और संचित टेंसरों को एक लॉक द्वारा संरक्षित किया जाएगा; अन्यथा व्यवहार अपरिभाषित है, लेकिन कम विवाद को प्रदर्शित कर सकता है।

रिटर्न:

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

ResourceSparseApplyFtrl (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input lr_power)
ResourceSparseApplyFtrl (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input linear, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input lr_power, const ResourceSparseApplyFtrl::Attrs & attrs)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation

सार्वजनिक कार्य

operator::tensorflow::Operation () const

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

UseLocking (bool x)

संरचनाएं

टेंसोफ़्लो :: ऑप्स :: रिसोर्ससेपर्सलीफ़्लोट :: एट्र्स

वैकल्पिक विशेषता ResourceSparseApplyFtrl के लिए बसती है।

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

सार्वजनिक कार्य

ResourceSparseApplyFtrl

 ResourceSparseApplyFtrl(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input linear,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input lr_power
)

ResourceSparseApplyFtrl

0ababdeb70

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: ऑपरेशन

 operator::tensorflow::Operation() const 

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

उपयोग करना

Attrs UseLocking(
  bool x
)