도움말 Kaggle에 TensorFlow과 그레이트 배리어 리프 (Great Barrier Reef)를 보호하기 도전에 참여

tensorflow :: ops :: 적용하다

#include <training_ops.h>

adagrad 체계에 따라 '* var'를 업데이트합니다.

요약

accum + = grad * grad var-= lr * grad * (1 / sqrt (accum))

인수 :

  • 범위 : 범위 개체
  • var : Variable ()에서 가져와야합니다.
  • accum : Variable ()에서 가져와야합니다.
  • lr : 배율. 스칼라 여야합니다.
  • grad : 그래디언트입니다.

선택적 속성 ( Attrs 참조) :

  • use_locking : True 이면 var 및 accum 텐서의 업데이트는 잠금으로 보호됩니다. 그렇지 않으면 동작이 정의되지 않지만 경합이 적을 수 있습니다.

보고:

  • Output : "var"와 동일합니다.

생성자와 소멸자

ApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad)
ApplyAdagrad (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input accum, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input grad, const ApplyAdagrad::Attrs & attrs)

공용 속성

operation
out

공공 기능

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

공개 정적 함수

UpdateSlots (bool x)
UseLocking (bool x)

구조체

tensorflow :: ops :: ApplyAdagrad :: Attrs

ApplyAdagrad에 대한 선택적 속성 설정자.

공용 속성

조작

Operation operation

::tensorflow::Output out

공공 기능

적용하다

 ApplyAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad
)

적용하다

 ApplyAdagrad(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input accum,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input grad,
  const ApplyAdagrad::Attrs & attrs
)

마디

::tensorflow::Node * node() const 

연산자 :: tensorflow :: 입력

 operator::tensorflow::Input() const 

연산자 :: tensorflow :: 출력

 operator::tensorflow::Output() const 

공개 정적 함수

업데이트 슬롯

Attrs UpdateSlots(
  bool x
)

사용 잠금

Attrs UseLocking(
  bool x
)