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tensorflow :: ops :: SparseApplyFtrlV2

#include <training_ops.h>

Ftrl-proximalスキームに従って「* var」の関連エントリを更新します。

概要

これは、gradの対象となる行の場合、次のようにvar、accumおよびlinearを更新します。 (-lr_power))/ lr * var quadratic = 1.0 /(accum_new ^(lr_power)* lr)+ 2 * l2 var =(sign(linear)* l1-linear)/ quadratic if | linear | > l1 else 0.0 accum = accum_new

引数:

  • scope: Scopeオブジェクト
  • var:Variable()からのものである必要があります。
  • accum:Variable()からのものである必要があります。
  • linear:Variable()からのものである必要があります。
  • grad:グラデーション。
  • インデックス:varとaccumの最初の次元へのインデックスのベクトル。
  • lr:スケーリング係数。スカラーでなければなりません。
  • l1:L1正則化。スカラーでなければなりません。
  • l2:L2収縮の正規化。スカラーでなければなりません。
  • lr_power:スケーリング係数。スカラーでなければなりません。

オプションの属性( Attrs参照):

  • use_locking: True場合、varおよびaccumテンソルの更新はロックによって保護されます。そうでない場合、動作は未定義ですが、競合が少なくなる可能性があります。

戻り値:

  • Output :「var」と同じ。

コンストラクタとデストラクタ

SparseApplyFtrlV2 (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 l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power)
SparseApplyFtrlV2 (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 l2_shrinkage, :: tensorflow::Input lr_power, const SparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs)

公開属性

operation
out

公開機能

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

パブリック静的関数

UseLocking (bool x)

構造

tensorflow :: ops :: SparseApplyFtrlV2 :: Attrs

SparseApplyFtrlV2のオプションの属性セッター。

公開属性

操作

Operation operation

でる

::tensorflow::Output out

公開機能

SparseApplyFtrlV2

 SparseApplyFtrlV2(
  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 l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power
)

SparseApplyFtrlV2

 SparseApplyFtrlV2(
  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 l2_shrinkage,
  ::tensorflow::Input lr_power,
  const SparseApplyFtrlV2::Attrs & attrs
)

ノード

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

パブリック静的関数

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)