tensorflow::ops::SparseApplyAdagradDA

#include <training_ops.h>

Mettre à jour les entrées dans '*var' et '*accum' selon le schéma adagrad proximal.

Résumé

Arguments :

  • portée : un objet Scope
  • var : Doit provenir d'une Variable().
  • gradient_accumulator : Doit provenir d’une Variable().
  • gradient_squared_accumulator : Doit provenir d'une variable().
  • grad : Le gradient.
  • indices : Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et accum.
  • lr : Taux d’apprentissage. Doit être un scalaire.
  • l1 : Régularisation L1. Doit être un scalaire.
  • l2 : Régularisation L2. Doit être un scalaire.
  • global_step : Numéro de l’étape d’entraînement. Doit être une valeur scalaire.

Attributs optionnels (voir Attrs ) :

  • use_locking : Si la valeur est True, la mise à jour des tenseurs var et accum sera protégée par un verrou ; sinon, le comportement est indéfini, mais peut présenter moins de contention.

Retours :

  • Output : Identique à « var ».

Constructeurs et destructeurs

SparseApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step)
SparseApplyAdagradDA (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input gradient_accumulator, :: tensorflow::Input gradient_squared_accumulator, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input global_step, const SparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs)

attributs publics

operation
out

fonctions publiques

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

fonctions statiques publiques

UseLocking (bool x)

Structures

tensorflow::ops::SparseApplyAdagradDA::Attrs

Définiteurs d'attributs optionnels pour SparseApplyAdagradDA .

attributs publics

opération 

Operation operation

dehors 

::tensorflow::Output out

fonctions publiques

SparseApplyAdagradDA 

 SparseApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step
)

SparseApplyAdagradDA 

 SparseApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step,
  const SparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs
)

nœud 

::tensorflow::Node * node() const

opérateur::tensorflow::Entrée 

 operator::tensorflow::Input() const

opérateur::tensorflow::Sortie 

 operator::tensorflow::Output() const

fonctions statiques publiques

Utiliser le verrouillage 

Attrs UseLocking(
  bool x
)