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

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: SparseApplyAdagradDA

#include <training_ops.h>

समीपस्थ अडगड़ योजना के अनुसार '* var' और '*' संचित में अद्यतन प्रविष्टियाँ।

सारांश

तर्क:

  • गुंजाइश: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
  • var: एक चर () से होना चाहिए।
  • gradient_accumulator: एक परिवर्तनीय () से होना चाहिए।
  • gradient_squared_accumulator: एक परिवर्तनीय () से होना चाहिए।
  • grad: ढाल।
  • सूचकांक: संस्करण और संचय के पहले आयाम में सूचकांकों का वेक्टर।
  • lr: सीखने की दर। एक स्केलर होना चाहिए।
  • एल 1: एल 1 नियमितीकरण। एक स्केलर होना चाहिए।
  • एल 2: एल 2 नियमितीकरण। एक स्केलर होना चाहिए।
  • Global_step: प्रशिक्षण चरण संख्या। एक स्केलर होना चाहिए।

वैकल्पिक विशेषताएँ ( Attrs देखें):

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

रिटर्न:

  • Output : "var" के समान।

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

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)

सार्वजनिक विशेषताएँ

operation
out

सार्वजनिक कार्य

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

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

UseLocking (bool x)

संरचनाएं

टेंसरफ़्लो :: ऑप्स :: स्पार्सेप्लीएडैग्रेडा :: अट्र्स

वैकल्पिक विशेषता SparseApplyAdagradDA के लिए बसती है

सार्वजनिक विशेषताएँ

ऑपरेशन

Operation operation

बाहर

::tensorflow::Output out

सार्वजनिक कार्य

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
)

नोड

::tensorflow::Node * node() const 

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: इनपुट

 operator::tensorflow::Input() const 
है

ऑपरेटर :: टेंसरफ़्लो :: आउटपुट

 operator::tensorflow::Output() const 

सार्वजनिक स्थैतिक कार्य

उपयोग करना

Attrs UseLocking(
  bool x
)