יום הקהילה ML הוא 9 בנובמבר! הצטרפו אלינו עדכונים מ- TensorFlow, JAX, ועוד למידע נוסף

זרימת טנסור :: אופ :: SparseApplyAdagradDA

#include <training_ops.h>

עדכן רשומות ב- '* var' וב- '* accum' בהתאם לתכנית adagrad הפרוקסימלית.

סיכום

טענות:

  • היקף: אובייקט Scope
  • var: צריך להיות מתוך משתנה ().
  • gradient_accumulator: צריך להיות מתוך משתנה ().
  • gradient_squared_accumulator: צריך להיות מתוך משתנה ().
  • דרגה: השיפוע.
  • מדדים: וקטור של מדדים למימד הראשון של var ו- accum.
  • lr: שיעור למידה. חייב להיות סקלרי.
  • l1: ויסות L1. חייב להיות סקלרי.
  • l2: ויסות L2. חייב להיות סקלרי.
  • global_step: מספר שלב ההדרכה. חייב להיות סקלרי.

תכונות אופציונליות (ראה Attrs ):

  • use_locking: אם נכון, עדכון של טנסורים var ו- varum יהיה מוגן על ידי מנעול; אחרת ההתנהגות אינה מוגדרת, אך עשויה להפגין פחות מחלוקת.

החזרות:

קונסטרוקטורים ומשחתנים

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)

תכונות ציבוריות

operation
out

פונקציות ציבוריות

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

פונקציות סטטיות ציבוריות

UseLocking (bool x)

סטרוקטורים

tensorflow :: ops :: SparseApplyAdagradDA :: Attrs

קובעי תכונות אופציונליים עבור SparseApplyAdagradDA .

תכונות ציבוריות

מבצע

Operation operation

הַחוּצָה

::tensorflow::Output out

פונקציות ציבוריות

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
)

צוֹמֶת

::tensorflow::Node * node() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: קלט

 operator::tensorflow::Input() const 

אופרטור :: זרימת טנסור :: פלט

 operator::tensorflow::Output() const 

פונקציות סטטיות ציבוריות

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)